Delayed diagnosis and issues with pump usage are the leading causes of diabetic ketoacidosis in children with diabetes living in Newfoundland and Labrador, Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Newfoundland and Labrador (NL) has a very high incidence of type 1 diabetes (T1DM) and admission rate for diabetic ketoacidosis (DKA). The purpose of this study was to identify characteristics and precipitating factors associated with pediatric DKA in this population. METHODS: This was a retrospective study on children diagnosed with DKA from 2007-2011 admitted to the province's only tertiary care pediatric hospital. Demographics, biochemical characteristics, and reasons for DKA diagnosis were analyzed. Chi-square and Fisher Exact tests were performed for categorical variables; t- and non-parametric Kruskal-Wallis tests were performed for continuous variables. RESULTS: A total of 90 children were admitted with DKA (39.5% newly diagnosed; 60.5% were previously diagnosed). The rate of DKA on presentation for incident cases was 22.1%. More severe cases of DKA occurred in younger, newly diagnosed patients. Almost half of preexisting diabetes cases were recurrent DKA (49.1%). The most common presenting characteristics of newly diagnosed patients were weight loss, bedwetting, polyuria, polydipsia, and neurologic symptoms. Pre-existing diabetes patients most often presented with abdominal pain and vomiting. Diagnosis of diabetes in new patients and issues related to interrupted insulin delivery in pre-existing patients using insulin pump therapy were the most common factors associated with DKA. Of the newly diagnosed patients presenting in DKA, 64% had seen a physician in the weeks leading up to diagnosis. CONCLUSIONS: Pediatric patients have predictable patterns associated with a diagnosis of DKA. Most cases of DKA could be prevented with earlier diagnosis and improved education and problem-solving by families and health care providers. DKA preventative strategies are recommended and should be aimed at patients, their families, and health care professionals especially those outside of pediatric centers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».