179-LB: Characteristics of Children with Medication-Induced Diabetes (MID): A Canadian Pediatric Surveillance Program (CPSP) Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: There is limited data on MID in children. This study aimed to compare the demographic and clinical characteristics of 1) a historical MID cohort to a new cohort and 2) children with MID based on overweight/obese BMI (O-BMI) and normal weight BMI (N-BMI). Methods: National surveillance was conducted via the CPSP. Pediatric clinicians reported new cases (children <18 years old) of non-type 1 diabetes for 24-months (cohort 1: 2006-08, cohort 2: 2017-19). MID cases were classified by the presence of diabetes as defined by Diabetes Canada and exposure to a diabetogenic medication. Comparisons were made between the two cohorts and between MID patients with O-BMI (BMI ≥85th percentile for age and sex) and N-BMI (BMI <85th percentile for age and sex). Descriptive statistics and Fisher exact, chi-squared and t-tests were used where applicable. Results: There were 55 cases of MID in cohort 1 and 51 cases in cohort 2, with no significant differences between cohorts. Mean age (+/- SD) at presentation was 13.1 +/- 3.6 years and 13.3 +/- 3.5 years in cohort 1 and 2, respectively. Glucocorticoid therapy was documented in >95% of cases in both cohorts. In the combined cohorts there were 50 cases with N-BMI and 43 cases with O-BMI. There were no statistically significant differences in age, sex or ethnicity across BMI groups. Mean hemoglobin A1c (+/- SD) (n = 40) was 6.45% +/- 1.11% in the N-BMI group and 7.26% +/- 2.51% in the O-BMI group (p = 0.184). The O-BMI group were more likely to have a parent with type 2 diabetes (T2D) (p = 0.042) and acanthosis nigricans (p = 0.007) compared to the N-BMI group. Conclusions: The demographic and clinical features of children with MID have not changed over a 10-year period. The presence of acanthosis nigricans and/or a parent with T2D may be used to identify children who require more intensive glycemic monitoring when on a diabetogenic medication. Further studies are needed to better understand the evolution of MID and the risk it confers to developing T2D. Disclosure T.J. Patel: None. A. Ayub: None. M.A. Irvine: None. S. Hadjiyannakis: None. M. Henderson: None. M.A. Nour: None. T. Pinto: None. B. Wicklow: None. J. Hamilton: None. E. Sellers: None. S. Amed: None. Funding Diabetes Canada; Manitoba Institute for Child Health and Sick Kids Hospital; Public Health Agency of Canada (F18-02353)
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».