Incident Dysglycemia and Progression to Type 1 Diabetes Among Participants in the Diabetes Prevention Trial–Type 1
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We studied the incidence of dysglycemia and its prediction of the development of type 1 diabetes in islet cell autoantibody (ICA)-positive individuals. In addition, we assessed whether dysglycemia was sustained. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Participants (n = 515) in the Diabetes Prevention Trial-Type 1 (DPT-1) with normal glucose tolerance who underwent periodic oral glucose tolerance tests (OGTTs) were followed for incident dysglycemia (impaired fasting glucose, impaired glucose tolerance, and/or high glucose levels at intermediate time points of OGTTs). Incident dysglycemia at the 6-month visit was assessed for type 1 diabetes prediction. RESULTS: Of 515 participants with a normal baseline OGTT, 310 (60%) had at least one episode of dysglycemia over a maximum follow-up of 7 years. Dysglycemia at the 6-month visit was highly predictive of the development of type 1 diabetes, both in those aged <13 years (P < 0.001) and those aged > or =13 years (P < 0.01). Those aged <13 years with dysglycemia at the 6-month visit had a high cumulative incidence (94% estimate by 5 years). Among those who developed type 1 diabetes after a dysglycemic OGTT and who had at least two OGTTs after the dysglycemic OGTT, 33 of 64 (52%) reverted back to a normal OGTT. However, 26 (79%) of the 33 then had another dysglycemic OGTT before diagnosis. CONCLUSIONS: ICA-positive individuals with normal glucose tolerance had a high incidence of dysglycemia. Incident dysglycemia in those who are ICA positive is strongly predictive of type 1 diabetes. Children with incident dysglycemia have an especially high risk. Fluctuations in and out of the dysglycemic state are not uncommon before the onset of type 1 diabetes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».