<p>Prevalence and identification of type 1 diabetes in Chinese adults with newly diagnosed diabetes</p>
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study aimed to estimate the prevalence of latent autoimmune diabetes of adults (LADA) and classic type 1 diabetes mellitus (T1DM) in newly diagnosed adult diabetes in China. Method: This cross-sectional study involved 17,349 newly diagnosed diabetes in adults aged ≥30 years from 46 hospitals within 31 months. Demographic characteristics, clinical features, and medical history were collected by trained researchers. T1DM as a whole was comprised of classic T1DM and LADA. Classic T1DM was identified based on the clinical phenotype of insulin-dependency, and LADA was differentiated from patients with initially an undefined diabetes type with standardized glutamic acid decarboxylase autoantibody testing at the core laboratory. The age and sex distributions from a large national survey of diabetes in China conducted in 2010 were used to standardize the prevalence of classic T1DM and LADA. Results: Among 17,349 adult patients, the prevalence of T1DM was 5.49% (95% CI: 4.90–6.08%) (5.14% [95% CI: 4.36–5.92%] in males and 6.16% [95% CI: 5.30–7.02%] in females), with 65% of these having LADA. The prevalence of classic T1DM decreased with increasing age ( p <0.05), while that of LADA was stable ( p >0.05). The prevalence of T1DM in overweight or obese patients was 3.42% (95% CI: 3.20–3.64%) and 2.42% (95% CI: 1.83–3.01%), respectively, and LADA accounted for 76.5% and 79.2% in these two groups. Conclusion: We draw the conclusion that T1DM, especially LADA, was prevalent in newly diagnosed adult-onset diabetes in China, which highlights the importance of routine islet autoantibodies testing in clinical practice. Keywords: diabetes, autoimmune, metabolism, differentiation
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».