Prevalence and Correlates of Latent Autoimmune Diabetes in Adults in Tianjin, China
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Data on latent autoimmune diabetes in adults (LADA) from population-based studies are sparse. We sought to investigate the prevalence and correlates of LADA. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 8,109 participants, who were aged ≥15 years and living in Tianjin, China, were assessed to identify individuals with type 2 diabetes (American Diabetes Association Criteria, 1997) and further to detect patients with LADA. LADA was ascertained by 1) the presence of type 2 diabetes and age ≥35 years, 2) the lack of a requirement for insulin at least 6 months after the diagnosis of type 2 diabetes, and 3) serum GAD antibody positivity. Data were analyzed using multinomial logistic regression with adjustment for potential confounders. RESULTS: Of all participants, 498 (6.1%) were patients with type 2 diabetes. Of them, 46 (9.2%) were found to have LADA. The prevalence of LADA was 0.6% (46 of 8,109), and tended to increase with age up to 50-59 years in all participants. The odds ratios (95% CI) of LADA related to hypertension, family history of diabetes, waist-to-hip ratio ≥0.85, and major stressful events were 1.93 (1.02-3.65), 17.59 (9.08-34.06), 5.37 (2.31-12.49), and 4.09 (1.75-9.52), respectively. CONCLUSIONS: The prevalence of LADA is ∼9% in patients with type 2 diabetes. Hypertension, family history of diabetes, central obesity, and major stressful events may be associated with the occurrence of LADA.
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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 ».