Prevalence of underweight, overweight, and obesity in children and adolescents with type 1 diabetes: Data from the international SWEET registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the prevalence of underweight (UW), overweight (OW), and obesity in children and adolescents with type 1 diabetes (T1D). METHODS: An international cross-sectional study including 23 026 T1D children (2-18 years, duration of diabetes ≥1 year) participating in the SWEET prospective, multicenter diabetes registry. Body mass index SD score (BMI-SDS) was calculated using the World Health Organization BMI charts. Children were categorized as UW (BMI-SDS < -2SD), OW (+1SD < BMI-SDS ≤ +2SD), and obese (OB) (BMI-SDS > +2SD). Hierarchic regression models were applied with adjustment for sex, age, and duration of diabetes. RESULTS: The prevalence of UW, OW, and obesity was: 1.4%, 22.3%, and 7.3% in males and 0.6%, 27.2%, and 6.8% in females. Adjusted BMI-SDS was significantly higher in females than in males (mean ± SEM: 0.54 ± 0.05 vs 0.40 ± 0.05, P < 0.0001). In males, BMI-SDS significantly decreased by age (P < 0.0001) in the first three age categories 0.61 ± 0.06 (2 to <10 years), 0.47 ± 0.06 (10 to <13 years), 0.34 ± 0.05 (13 to <16 years). In females, BMI-SDS showed a U-shaped distribution by age (P < 0.0001): 0.54 ± 0.04 (2 to <10 years), 0.39 ± 0.04 (10 to <13 years), 0.55 ± 0.04 (13 to <16 years). BMI-SDS increased by diabetes duration (<2 years: 0.38 ± 0.05, 2 to <5 years: 0.44 ± 0.05, and ≥5 years: 0.50 ± 0.05, P < 0.0001). Treatment modality did not affect BMI-SDS. Adjusted HbA1c was significantly higher in females than in males (8.20% ± 0.10% vs 8.06% ± 0.10%, P < 0.0001). In both genders, the association between HbA1c and BMI-SDS was U-shaped with the highest HbA1c in the UW and obesity groups. CONCLUSIONS: The high rate of OW and obesity (31.8%) emphasize the need for developing further strategies to prevent and treat excess fat accumulation in T1D.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle