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Enregistrement W3010486500 · doi:10.1161/circ.141.suppl_1.p292

Abstract P292: THE LACK OF FASTING INSULIN MEASUREMENT DELAYS THE MANAGEMENT OF PREDIABETES IN OBESE ADOLESCENTS.

2020· article· en· W3010486500 sur OpenAlexaff
Julie St‐Pierre, Maude Sirois, Genevieve Paquin, Elisa Jean-Baptiste, Maryline Robert

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensSTART ClinicUniversité de MontréalFoundation of StarsMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperinsulinemiaInsulin resistanceBody mass indexInternal medicineInsulinCohortObesityPrediabetesMetabolic syndromeHyperinsulinismEndocrinologyPediatricsDiabetes mellitusType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Insulin resistance is a medical complication associated with obesity and metabolic syndrome in youth. Data have shown that pediatric obesity can stop or even decrease by an adequate clinical management of the insulin resistance-associated syndrome. Despite those new evidences, measurement of insulin resistance in youth remains quite low. Objective: The objective was to review and evaluate the proportion of pediatric obese patients referred to a 2nd line pediatric multidisciplinary obesity clinic among whom insulin resistance was screened or not. Material & Method: We have looked, retrospectively, at the initial blood tests among 133 obese patients (body mass index above 97th percentile with respect for age and sex) above 10 years of age, between July 2017 and April 2019. Sixty percent (60%) of our urban cohort is represented by 1st and 2nd generation immigrants. Hyperinsulinemia was defined as a value above 100 pmol/L. Pediatric obese patients were referred by general practitionniers or community pediatricians. Results: Among the 133 medical files revised, 91 patients shown hyperinsulinemia (68%). Of those 91 patients, 64 were not initially screened for hyperinsulinemia (70%). Interestingly, in the hyperinsulinemia pediatric group, mean HDL-cholesterol was lower, mean triglycérides were higher, as well as the mean alanine transaminase (ALT) compared to the normal insulin group (p smaller than 0.05). In the hyperinsulinemia group, 71,8% of our pediatric cohort was started on metformin therapy in addition to a multidisciplinary intensive educational family interventions as recommended by WHO. Conclusions: Fasting insulin can be variable among puberty stages and general guidelines for the use of metformin in the pediatric population are still to come. However, measurement of elevated fasting insulin among pre- and post-pubertal patients was previously associated with markers of cardiovascular and hepatic complications in obese young patients. Fasting insulin is a simple, cheap, easily accessible measure in all clinical settings. Multidisciplinary health care for pediatric obesity is still embryonic and difficult to access. Appropriate and complete initial clinical investigations, including fasting insulin measurement, should be performed in order not to delay its medical intensive multidisciplinary management both in 1st and 2nd lines practitioners.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,230
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2020
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