Diabetes in the young: a population‐based study of South Asian, Chinese and White people
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Rates of diabetes mellitus in the young have not been quantified on a population level, particularly in South Asian and Chinese populations, which bear high rates of diabetes. We determined the incidence of diabetes (Type 2 diabetes and diabetes using insulin only) and rates of hospitalizations among South Asian, Chinese and White people aged 5-29 years with newly diagnosed diabetes. METHODS: People with newly diagnosed diabetes (1997-2006) in British Columbia, Canada were identified using population-based administrative data and pharmacy databases. Age-standardized incidence rates were calculated for people with diabetes prescribed insulin only and those with Type 2 diabetes. They were followed for up to 8 years for all hospitalizations and diabetes-related complications. RESULTS: There were 712 South Asians, 498 Chinese and 6176 White people aged 5-29 years with diabetes. Most youth with diabetes had Type 2 diabetes (South Asian 86.4%; Chinese 87.1% and White 61.8%). The incidence of diabetes on insulin only was highest in White people compared with the other groups. The incidence of Type 2 diabetes was highest in South Asians, particularly in 20-29-year-olds, with rates 2.2 times that of White people and 3.1 times that of Chinese people. Hospitalization and diabetes-related complications were uncommon in all groups. CONCLUSION: The incidence of Type 2 diabetes is higher than previously estimated among youth and is now surpassing diabetes on insulin only. Significant reductions in Type 2 diabetes screening ages in South Asians need to be considered and prevention efforts are urgently required in childhood and adolescence. Global estimates need to consider the epidemic of Type 2 diabetes in the young.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».