Predictors of type 1 diabetes mellitus outcomes in young adults after transition from pediatric care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 1 diabetes (T1D) is a common chronic disease. Poor health outcomes are often noted after transfer to adult health care. It is important to determine the predictors of such outcomes to decrease morbidity and mortality. METHODS: The present retrospective study included patients followed for ≥1 year before and ≥1 year after transfer to adult care in a Canadian tertiary diabetes center. Data including demographics, education, comorbidity and pediatric diabetes management-related factors were analyzed as possible independent predictors of adult HbA1c, number of adult diabetes-related hospitalizations, and clinic visits. RESULTS: In all, 102 youths were followed to a mean (±SD) age of 21.8 ± 1.5 years. Predictors of mean adult HbA1c using linear regression were the presence of any comorbidity (0.71%; 95% confidence interval [CI] 0.15-1.27; P = 0.01) and pediatric HbA1c (0.67% per 1% increase in HbA1c; 95% CI 0.51-0.84; P < 0.001). Predictors of hospitalization for hyperglycemia were a history of pediatric hospitalization for hyperglycemia (incidence rate ratio [IRR] 1.20; 95% CI 1.02-1.41; P = 0.029) and high school vs university education (IRR 3.13; 95% CI 1.12-8.73; P = 0.030). CONCLUSION: Young adults with complicated health histories and less education are more likely to experience poor diabetes outcomes in the years after transfer to adult care. These features may highlight youth requiring closer attention or may be targets for intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».