Dosagem do peptídeo C sérico ao acaso em adultos com diagnóstico clínico de diabetes mellitus tipo 1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: C peptide measurement can be helpful for classification of diabetes mellitus (DM). The aim of this study was to investigate the association between clinical diagnosis of type 1 diabetes (T1D) and levels of random C peptide. METHODS: Random C peptide was measured in adults of multi-ethnic background who had been classified as having T1D according to their clinical presentation. All individuals were > 18 years old at onset. RESULTS: The study included 51 adults, 28 (54.9%) females and 23 (45.1%) males, 36 (70.6%) Caucasian and 15 (29.4%) non-Caucasian. Their mean age at onset and duration of DM mean age were 27.9 (+/- 7.5) years and 9.9 (+/-7.2) years, respectively. In 8 patients (15.7%) C peptide was > 1.5 ng/ml, indicating sustained beta cell function. In this group a higher level of body mass index (26.05 vs 23.05 kg/m(2); p=0.006) and a greater proportion of non Caucasian individuals (62.5% vs 23.3%; p=0.039)) were detected. CONCLUSION: Most patients with DM clinically classified as T1D exhibit low C peptide. However, pancreatic insulin secretion seems to be preserved in a significant proportion of those individuals, possibly representing an atypical form of DM, not yet elucidated, that combines characteristics of both T1D and T2D.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».