Prevalence of Overweight and Obesity in Children and Adolescents with Type 1 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Information about the prevalence of obesity in children with type 1 diabetes mellitus (DM1) is inconsistent and limited. The burden of the concurrent problems of obesity and DM1 can have notable medical, psychological, and social implications for both patients and their families. AIMS: To determine prevalences of overweight and obesity in children with DM1 compared to a control population. METHODS: In a cross-sectional study, we compared the prevalence of overweight/obesity in 390 children with DM1 (males 54%) and 565 controls (CONT; males 60%) aged 6 to 16 years. Overweight and obesity were defined as body mass indices between the 85th and 95th percentiles, and greater than the 95th percentile for age, respectively. RESULTS: Overall, 29.5% DM1 and 18.1% CONT (p < 0.001) were either obese or overweight. The prevalence of obesity alone did not differ (DM1 5.4% vs CONT 8.2%), but a greater rate of overweight was seen in the DM1 group (DM 24.1% vs CONT 10.0%, p < 0.001). Rate's of overweight were higher in the DM1 than CONT across all age groups and in both genders (males: DM1 20.1% vs CONT 8.9%, p < 0.001; females: DM1 28.7% vs CONT 11.5%, p < 0.001). Only females showed an increase in overall overweight/obesity rate (DM1 34.8% vs CONT 16.4%, p < 0.001) and this was most evident in older girls. CONCLUSIONS: Children with DM1 are more overweight, but not more obese, than their nondiabetic counterparts. Additional research is warranted to evaluate the characteristics of DM1 and its management that may influence weight gain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».