Eating Disorders in Adolescent Girls and Young Adult Women With Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Dennis Daneman, MB, BCh, FRCPC Teens with type 1 diabetes face two clashing realities. On the one hand, the results of studies such as the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT) provide irrefutable evidence of the link between diabetes control and the onset and progression of diabetes-related microvascular complications.1 The DCCT message was loud and clear: Control counts! On the other hand, there are numerous studies, including the DCCT, demonstrating that, during adolescence, metabolic control tends to be poorest and that the goals of intensive diabetes management are more difficult to achieve.2,3 What are the reasons for poor glycemic control in adolescents with type 1 diabetes? I believe that it results from the complex interplay between biological (e.g., insulin resistance of puberty) and psychosocial (e.g., noncompliance, family environment) factors. Our group has focused on one specific contributing factor, namely, eating disorders in teenage girls with type 1 diabetes. This From Research to Practice section offers a review of this topic by our research group at the University of Toronto. This is a departure from the usual format of Diabetes Spectrum research sections in that the entire section comprises contributions from a single research group. A number of groups around the world have made substantial contributions to this field, and we have been as diligent as possible in citing their enormous contributions. However, we do hope that our group has been able to provide a unifying view of the pathophysiology and impact of eating disturbances in girls and young women with type 1 diabetes. Our aim is to sensitize readers to the manifestations of this common co-morbidity and to highlight areas where further research is warranted. Because this monograph-style presentation represents the combined efforts of all of the authors, we have listed only the primary contributors to …
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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 | 0,001 |
| 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 ».