The TrialNet Natural History Study of the Development of Type 1 Diabetes: objectives, design, and initial results
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: TrialNet's goal to test preventions for type 1 diabetes has created an opportunity to gain new insights into the natural history of pre-type 1 diabetes. The TrialNet Natural History Study (NHS) will assess the predictive value of existing and novel risk markers for type 1 diabetes and will find subjects for prevention trials. RESEARCH DESIGN AND METHODS: The NHS is a three-phase, prospective cohort study. In phase 1 (screening), pancreatic autoantibodies (glutamic acid decarboxylase, insulin, ICA-512, and islet cell antibodies) are measured. Phase 2 (baseline risk assessment) includes oral glucose tolerance tests (OGTTs) in antibody-positive subjects and estimation of 5-yr diabetes risks according to the OGTT and number of confirmed positive antibody tests. Phase 3 (follow-up risk assessments) requires OGTTs every 6 months. In phases 2 and 3, samples are collected for future tests of T-lymphocyte function, autoantibody isotypes, RNA gene expression, and proteomics. The primary outcome is diabetes onset. RESULTS: Of 12 636 relatives screened between March 2004 and December 2006, 605 (4.8%) were positive for at least one biochemical antibody. Of these, 322 were confirmed antibody positive and completed phase 2, of whom 296 subjects were given preliminary 5-yr diabetes risks of <25% (n = 132), > or =25% (n = 36), and > or =50% (n = 128) where the latter two categories represent different subjects based on number of confirmed positive antibodies (2, > or =25%; 3 or more, > or =50%) and/or an abnormal OGTT (> or =50%). CONCLUSIONS: The NHS is identifying potential prevention trial subjects and is assembling a large cohort that will provide new natural history information about pre-type 1 diabetes. Follow-up to diabetes will help establish the biological significance and clinical value of novel type 1 diabetes risk markers.
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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 découle