Increasing prevalence of diabetic ketoacidosis at diabetes diagnosis among children in Quebec: a population-based retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic ketoacidosis at type 1 diabetes diagnosis is a preventable life-threatening complication. Canadian data on the temporal trends of the prevalence of diabetic ketoacidosis at the onset of type 1 diabetes in children are unknown. We aimed to determine the temporal changes in diabetic ketoacidosis prevalence at diabetes diagnosis in Quebec. METHODS: We conducted a population-based cohort study of children (aged 1-17 yr) living in Quebec who were diagnosed with diabetes between 2001 and 2014, using multiple health administrative linked databases available at the Institut national de santé publique du Québec through the Quebec Integrated Chronic Surveillance System. We used multivariate Poisson regression analysis with robust error variance to determine trends in the prevalence of diabetic ketoacidosis. RESULTS: We found that 25.6% (1471/5741) of children presented with diabetic ketoacidosis at diabetes diagnosis. The incidence of diabetes was stable at 30 cases per 100 000 children per year during the study period. The age- and sex-standardized rates of diabetic ketoacidosis increased from 22% (95% confidence interval [CI] 17%-26%) in 2001 to 30% (95% CI 24%-36%) in 2014. The relative increase of diabetic ketoacidosis prevalence at diabetes diagnosis over the study period was 2.0% per year (rate ratio 1.02; 95% CI 1.01-1.03). INTERPRETATION: Despite a stable incidence of type 1 diabetes, we found that the prevalence of diabetic ketoacidosis at diabetes onset increased between 2001 and 2014. Our findings are concerning and demonstrate a need to continue to campaign to recognize type 1 diabetes before diabetic ketoacidosis supervenes.
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 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 | 0,001 | 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 ».