Eating disorders in adolescent females with and without type 1 diabetes: cross sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of eating disorders in adolescent females with type 1 diabetes mellitus compared with that in their non-diabetic peers. DESIGN: Cross sectional case-control led study. SETTING: Diabetes clinics and schools in three Canadian cities. SUBJECTS: 356 females aged 12-19 with type 1 diabetes and 1098 age matched non-diabetic controls. MAIN OUTCOME MEASURE: Eating disorders meeting Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-IV) criteria. RESULTS: Eating disorders that met DSM-IV criteria were more prevalent in diabetic subjects (36, 10%) than in non-diabetic controls (49, 4%) (odds ratio 2.4, 95% confidence interval 1.5 to 3.7; P<0.001). Subthreshold eating disorders were also more common in those with diabetes (49, 14%) than in controls (84, 8%) (odds ratio 1.9, 95% confidence interval 1.3 to 2.8; P<0.001). Mean haemoglobin A(1c) concentration was higher in diabetic subjects with an eating disorder (9.4% (1.8)) than in those without (8.6% (1.6)), P=0.04). CONCLUSIONS: DSM-IV and subthreshold eating disorders are almost twice as common in adolescent females with type 1 diabetes as in their non-diabetic peers. In diabetic subjects, eating disorders are associated with insulin omission for weight loss and impaired metabolic control.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».