Maturity Onset Diabetes of the Young – An Overview of Common Types. A Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and aims: Maturity Onset diabetes in Young (MODY) is an autosomal dominant disease and according to an estimate, the MODY cases are 2% of all the diabetic cases. The objective was to review the common types of MODY reported in literature in context to their geographical areas. Material and method: For literature search, PubMed data base was used. The key word was “Maturity onset diabetes of the young”. The articles were reviewed by titles and if found relevant, the abstract and full article (if available) were retrieved. The studies that were published in English, presented original data and describe type of MODY were included. The information related to author, year of publication and type of MODY was extracted in excel sheet. Results: A total of 1135 studies resulted which were reviewed, and 206 articles were finally selected. The studies were grouped according to the regions i.e. Asia, Europe, America, Africa and Australia & Oceania. The MODY 2 was most prevalent in regions i.e. Asia, Europe, America and Australia & Oceania followed by MODY 3. When analysed according to countries, MODY 2 was found prevalent in India, Korea, UK, Italy, Spain, Czech Republic, Canada and Brazil while MODY 3 was common in Japan, China, France Norway and Germany. Conclusion: The MODY 2 was most common. The data from south Asian countries including Pakistan is lacking. As there is a huge burden of diabetes in the country so there is a dire need to do large scale studies on MODY in the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».