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Enregistrement W2415343837 · doi:10.5603/ep.2014.0040

Ocena częstości występowania zespołu Wolframa w populacji dzieci z cukrzycą

2014· article· pl· W2415343837 sur OpenAlexaff
Agnieszka Zmysłowska, Maciej Borowiec, Wojciech Fendler, Przemysława Jarosz‐Chobot, Małgorzata Myśliwiec, Agnieszka Szadkowska, Wojciech Młynarski

Notice bibliographique

RevueEndokrynologia Polska · 2014
Typearticle
Languepl
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEndoplasmic Reticulum Stress and Disease
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesFundacja na rzecz Nauki Polskiej
Mots-clésMedicineWolfram syndromePediatricsDiabetes mellitusConfidence intervalEpidemiologyPopulationInternal medicineEndocrinologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Wolfram syndrome (WFS) is the most frequent syndromic form of monogenic diabetes coexisting with optic atrophy and many other disorders. The aim of this study was to estimate the prevalence of Wolfram syndrome among children with diabetes in Poland. MATERIAL AND METHODS: These calculations were performed among Polish diabetic children, aged 0-18 years, from three administrative regions between January 2005 and December 2011. Epidemiological data was obtained by matching the results from the EURO-WABBPoland Project and the PolPeDiab Registry. RESULTS: Throughout the study period, we confirmed genetic diagnosis of Wolfram syndrome in 13 patients from Poland. Three patients originated from the studied regions with complete epidemiological data on paediatric diabetes. The total number of patients with diagnosed diabetes in the study equalled 2,568 cases. The prevalence of Wolfram syndrome among Polish children with diabetes is 0.12% (95% Confidence Interval 0.04-0.34%). CONCLUSIONS: We estimate that Wolfram syndrome is: 26 to 35 times less frequent than monogenic diabetes (MODY and neonatal diabetes) in the Polish paediatric population.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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