The prognosis for glycemic status among children and youth with obesity 2 years after entering a weight management program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To address gaps in knowledge of the longitudinal trajectory of dysglycemia in children with obesity, this study aimed to: (1) describe the changes in glycemic status over 2 years; (2) establish a predictive model for development of prediabetes among children with euglycemia; and (3) evaluate the influence of change in body mass index (BMI) z-score on glycemic status. METHODS: Children aged 5 to 17 years entered this prospective, longitudinal study at the time of entry to a weight management program. Measures included a 75-g oral glucose tolerance test (OGTT), fasting blood glucose, hemoglobin A1c (HbA1c), lipid profile, liver enzymes and anthropometric measures at baseline, 1 and 2 years. Cox proportional hazard was used to build a predictive model for prediabetes. RESULTS: The cohort included 270 children, mean age: 11.6 ± 2.7 years and BMI z-score: 3.1. The baseline prevalence of prediabetes, based upon elevated 2-hour glucose in OGTT or HbA1c, was 100/270 (37.0%). Among children with prediabetes at baseline, 53 (53.0%) continued to have prediabetes over the following 2 years, 15 (15.0%) were euglycemic at 1 year and had prediabetes at 2 years, 20 (20.0%) became euglycemic and remained so. Change in BMI z-score predicted dysglycemic status at 2 years. Among those euglycemic at baseline, the incidence of prediabetes was 14 (8.2%) after 1 year, 20 (12.8%) at 2 years. Predictors of incident prediabetes were baseline BMI z-score; hazard ratio (HR): 1.72, 95th confidence interval (CI: 1.08, 2.74) and baseline HbA1c HR: 1.26, 95th CI (1.02-1.56) when controlling for age, family history of diabetes and sex. CONCLUSION: Prediabetes presents significant morbidity in children with obesity. Family-based lifestyle interventions might delay prediabetes progression.
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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 ».