Autoantibodies to GAD and IA‐2 in Saudi Arabian diabetic patients
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To determine the prevalence of autoantibodies in sera of Saudi diabetic patients including Type 1 and Type 2 diabetes mellitus (DM) and gestational diabetes mellitus (GDM) living in Jeddah, Saudi Arabia. Apart from data on the prevalence of islet-cell antibodies in patients in Ryhadh (Al-Attas et al. Frequency of islet cell antibodies in adult newly diagnosed diabetic patients. Ann Saudi Med 1990; 10: 369-373) immunological markers of autoimmune diabetes have not been explored in Saudi Arabians. METHODS: Autoantibodies to GAD65 (GADA) and IA-2 (IA-2A) were determined using radio-immunoprecipitation assays. RESULTS: In Type 1 DM patients, 54% were GADA+ and 27% were IA-2A+. A greater negative effect of disease duration was noted for IA-2A than for GADA positivity. Autoantibodies were more prevalent with younger age of onset. GADA were slightly more common in female Type 1 DM patients. In Type 2 DM, 8/99 patients were GADA+, and three of these patients with shorter disease duration were also IA-2A+. GADA, and particularly IA-2A, were associated with a younger age of onset of Type 2 DM and all the autoantibody-positive Type 2 DM patients were insulin-treated. GADA were detected in 2.2% of GDM patients, but none of these patients possessed IA-2A. CONCLUSIONS: The prevalence and associations of autoantibodies in Saudi diabetic patients are very similar to those reported for diabetic patients in other ethnic groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».