Type 2 Diabetes Mellitus in Children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus is increasingly being observed among children and youth, including the Native population of Canada. Only one study has investigated prenatal and early infancy risk factors for the disease. METHODS: A case-control study was conducted; 46 patients younger than 18 years were recruited from the only clinical center for the treatment of diabetes serving the province of Manitoba, and 92 age- and sex-matched controls were recruited from a pediatric ambulatory clinic serving a large Native population in Winnipeg, Manitoba. Information on exposure to prenatal and early infancy risk factors was obtained through questionnaires administered by a Native nurse-interviewer. RESULTS: Multiple logistic regression modeling identified preexisting diabetes (odds ratio [OR], 14.4; 95% confidence interval [CI], 2.86-72.5), gestational diabetes (OR, 4.40; 95% CI, 1.38-14.1), and breastfeeding longer than 12 months (OR, 0.24; 95% CI, 0.13-0.99) as significant independent predictors of diabetic status. Other factors, such as low (<2500 g) and high (>4000 g) birth weight and maternal obesity, were also associated with diabetes in our population, but the elevated risks were not statistically significant. CONCLUSION: Breastfeeding reduces the risk of type 2 diabetes among Native Canadian children and should be promoted as a potential intervention to control the disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».