Islet Autoantibody Seroconversion in the DPT-1 Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although type 1 diabetes autoimmunity frequently begins in childhood, little is known about the relationship between age and autoimmunity development. Our aim was to determine the timing of seroconversion to diabetes-associated autoantibody (DAA) positivity and risk in first- and second-degree relatives of patients with type 1 diabetes. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Study subjects were identified through the Diabetes Prevention Trial-Type 1 (DPT-1). Children 3-18 years of age (n = 42,447) were screened for DAAs; 1,454 were ICA positive (≥ 10 JDF units), 1,758 were GAD65 positive, and 899 were ICA512 positive at the time of initial screening. Subjects who were initially antibody negative (n = 39,212) were recalled for rescreening, and 11,813 returned for rescreening. RESULTS: DAA seroconversion occurred in 469 (4%) children; 258 seroconverted to ICA, 234 to GAD65, and 99 to ICA512. The median time to seroconversion was 2 years. The 2-year risk for DAAs was highest in early childhood. For each 1-year increase in age in this cohort, the risk of any autoantibody seroconversion (HR 0.95, 95% CI 0.92-0.97) decreased by 5%, and for any two autoantibodies risk decreased by 13% (0.87, 0.82-0.93). CONCLUSIONS: Risk of autoantibody seroconversion among children followed in DPT-1 is age dependent. Younger children have the highest risk for DAAs, with the majority of children seroconverting by 13 years of age (75%). This suggests that annual screenings should be started in early childhood and continued through early adolescence to identify the majority of subjects at risk for type 1 diabetes and eligible for prevention trials.
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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 ».