Type 1 Diabetes Prevention: A Goal Dependent on Accepting a Diagnosis of an Asymptomatic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes, a disease defined by absolute insulin deficiency, is considered a chronic autoimmune disorder resulting from the destruction of insulin-producing pancreatic β-cells. The incidence of childhood-onset type 1 diabetes has been increasing at a rate of 3%-5% per year globally. Despite the introduction of an impressive array of therapies aimed at improving disease management, no means for a practical "cure" exist. This said, hope remains high that any of a number of emerging technologies (e.g., continuous glucose monitoring, insulin pumps, smart algorithms), alongside advances in stem cell biology, cell encapsulation methodologies, and immunotherapy, will eventually impact the lives of those with recently diagnosed or established type 1 diabetes. However, efforts aimed at reversing insulin dependence do not address the obvious benefits of disease prevention. Hence, key "stretch goals" for type 1 diabetes research include identifying improved and increasingly practical means for diagnosing the disease at earlier stages in its natural history (i.e., early, presymptomatic diagnosis), undertaking such efforts in the population at large to optimally identify those with presymptomatic type 1 diabetes, and introducing safe and effective therapeutic options for prevention.
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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 ».