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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».