1402-P: Impact of Diabetes Duration on Functional and Clinical Status in Older Adults with Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adults with type 1 diabetes (T1D) are aging more successfully than ever. However, in this older, heterogeneous population, diabetes duration can vary widely, as people may have been diagnosed many decades ago in early childhood or as recently as late adulthood. There is little information about the impact of diabetes duration on psychosocial factors and functional status as patients with T1D age. Methods: We evaluated a cohort of older adults (age≥65 years) with T1D. All participants completed surveys regarding demographics, medical history, overall health (Short Form 36; SF-36), hypoglycemia awareness (Clarke Score), and hypoglycemia fear (HFSII). Laboratory A1C was measured, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was performed to assess cognitive function. Results: We evaluated 148 older adults, mean age 71 ± 5 years, 55% female, 97% white, mean A1C 7.4 ± 0.9%, mean diabetes duration 39 ± 17 years, with 20% of participants living alone. The participants were divided into tertiles of diabetes duration; ≤30 years (n=48), 31-49 years (n=54) years, and ≥50 years (n=46). Comparison of the shortest and longest tertiles of diabetes duration showed that participants of the group with the shortest duration had significantly less depression (35% vs. 59%; p=0.02), less hypoglycemia unawareness (31% vs. 61%; p=0.008), fewer recent falls in the prior 6 months (5 vs. 12; p=0.05), fewer daily medications (9 vs. 11; p=0.02), and fewer comorbidities (8 vs. 9; p=0.05). Additionally, the overall health survey (SF-36) showed that the group with longer duration reported more difficulty and limitation in daily activities due to physical health. The two groups did not differ in age, A1C, cognitive dysfunction (MoCA score <26), or hypoglycemia fear. Conclusion: In older adults with T1D, duration of diabetes impacts clinical and functional status, and should be kept in consideration when developing management strategies for maximum safety and success. Disclosure M. Munshi: Consultant; Self; Eli Lilly and Company, Sanofi. C. Slyne: None. K. Sifre: None. R. O’Donnell: None. A. Atakov-Castillo: None. E. Toschi: None. Funding National Institutes of Health (1DP3DK112214-01)
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».