Prediabetes: An emerging public health concern in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify the presence of risk factors for type 2 diabetes (ethnicity, body mass index, blood glucose tolerance and blood pressure) and to determine the prevalence of prediabetes and type 2 diabetes in Canadian adolescents attending two multicultural urban high schools. METHODS: A total of 266 multicultural urban high school students who live in a mid-sized Western Canadian city, aged 14-21, were screened for risk factors of prediabetes and type 2 diabetes in March-April 2018. Data with respect to demographics, family history of diabetes, anthropometrics, blood pressure and haemoglobin A1c (HbA1c) were collected. Data analysis was done using descriptive and inferential statistics in addition to chi-square analyses. RESULTS: Based on body mass index, 38% of the adolescents were classified as either overweight or obese. Overweight rates for females (69.8%) were double than males (30.2%); however, males (52.2%) were more likely to obese than the females (47.8%). Based on HbA1c levels, 29.3% were at high risk to develop either diabetes or prediabetes and 2.6% were classified in the prediabetes range. Prehypertension/hypertension rates of 47% in the sample increased to 51% in those adolescents with elevated HbA1c; the majority of these prehypertensive/hypertensive participants were male. CONCLUSION: High rates of overweight/obesity and prehypertension/hypertension were found in the adolescents studied and indicated the presence of prediabetes and an increased risk to develop type 2 diabetes and associated complications. Obesity and hypertension are major risk factors for developing type 2 diabetes, resulting in earlier exposure to metabolic consequences and, ultimately, long-term complications. Thus, timely research is needed to identify age-appropriate strategies that address risks and to develop recommendations for routine screening of adolescents for prediabetes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».