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Enregistrement W2904150683 · doi:10.2478/rjdnmd-2018-0024

Maturity Onset Diabetes of the Young – An Overview of Common Types. A Review

2018· review· en· W2904150683 sur OpenAlexaboutno aff
Ibrar Rafique, Muhammad Arif Nadeem Saqib, Asif Mir, Muhammad Naeem

Notice bibliographique

RevueRomanian Journal of Diabetes Nutrition and Metabolic Diseases · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Maturity onset diabetes of the youngDemographyDiabetes mellitusChinaMaturity (psychological)Type 2 diabetesPediatricsGeographyEndocrinologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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