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Enregistrement W3003581271 · doi:10.1186/s12887-020-1924-6

The prevalence of undiagnosed Prediabetes/type 2 diabetes, prehypertension/hypertension and obesity among ethnic groups of adolescents in Western Canada

2020· article· en· W3003581271 sur OpenAlexafffundabout
Shelley Spurr, Jill Bally, Carol Bullin, Diane Allan, Erick McNair

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensSaskatchewan HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMedicinePrediabetesPrehypertensionEthnic groupObesityType 2 diabetesDiabetes mellitusPediatricsDemographyEnvironmental healthBlood pressureInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An increased incidence of type 2 diabetes in youth is occurring worldwide. While diverse ethnic groups are disproportionately affected by type 2 diabetes, studies that explore ethnic differences and undiagnosed prediabetes/type 2 diabetes in adolescents are scarce. This paper compares the prevalence of undiagnosed prediabetes and type 2 diabetes and the associated risk factors among various ethnic groups of adolescents living in Western Canada. METHODS: The data for this study were derived from two previous studies in which 396 adolescents, aged 14 to 19 years and living in a western Canadian province, were screened for undiagnosed prediabetes, diabetes, and any associated risk factors. Risk was determined by demographics, family history, anthropometric measurements (body mass index, BMI), blood pressure (BP), and HbA1c. Descriptive and inferential statistics (SPSS) were used to establish both risk and prevalence for prediabetes and type 2 diabetes. Chi-square analyses were done to determine if the risk factors occurred at higher frequencies in certain ethnicities. RESULTS: Based on BP, BMI, and HbA1c measurements, several statistically significant differences were identified in relation to ethnicity. Many of the adolescents had increased HbA1c levels, with 27.3% considered high risk and 2.3% in the prediabetes range; these high risk and prediabetes groups were heavily represented by Filipino (46%), Indigenous (22%), and European (10%) adolescents. Notable prevalence of prehypertension (17.7%) and hypertension (21.7%) were reported in European (59%) followed by Filipino (50%) and Indigenous (26%) adolescents. Higher numbers of adolescents in the European and Filipino ancestry groups had two or more risk factors (BP, BMI, & HbA1c) for developing type 2 diabetes in relation to the adolescents from the Indigenous group. CONCLUSIONS: Ethnic adolescent groups demonstrate a notable prevalence of undiagnosed prediabetes and type 2 diabetes. Specifically, a significant number of Filipino adolescents had both increased HbA1c and blood pressure that has gone undetected. Earlier onset of type 2 diabetes is congruent with an increased risk of developing diabetes-associated complications and, ultimately, diabetes-related morbidity and mortality at a younger age. Future studies should explore how genetic and/or environmental factors among ethnic groups may contribute to early onset hypertension and prediabetes/type 2 diabetes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations25
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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