Type 2 Diabetes: An Emerging Pediatric Disease
Notice bibliographique
Résumé
Since the early 1990s, clinicians have recognized a rising incidence of Type 2 diabetes in youth and adolescents. The rising incidence of diabetes has been directly correlated with the increasing incidence of obesity in children with BMI ranging from 26-38 kg/m2. This phenomenon has been observed worldwide including parts of Europe and Asia. Lifestyle changes related to behavioral, environmental and social factors have been suggested as contributing to increasing childhood obesity and Type 2 diabetes. Genetics is also thought to be influencing this trend, as parental obesity and a family history of diabetes appears to put children at higher risk for these diseases. The American Diabetes Association has provided strong recommendations regarding treatment of Type 2 diabetes in youth. Initial management should focus on diet modification and increasing physical activity. Pharmacological therapy for controlling glucose levels, hypertension and hyperlipidemia is recommended if necessary. The strongest recommendation in the literature focuses on disease prevention as youth diagnosed with Type 2 diabetes will be at higher risk for cardiovascular disease and diabetic complications at a young age. Prevention strategies are designed to address both family-based and school-based programs. These programs emphasize physical activity, appropriate dietary choices, behavior modification and parental involvement.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».