Association between family history, early growth and the risk of beta cell autoimmunity in children at risk for type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/HYPOTHESIS: The aim of this work was to examine the relationship between family history of type 1 diabetes, birthweight, growth during the first 2 years and development of multiple beta cell autoantibodies in children with a first-degree relative with type 1 diabetes and HLA-conferred disease susceptibility. METHODS: In a secondary analysis of the Trial to Reduce IDDM in the Genetically at Risk (TRIGR), clinical characteristics and development of beta cell autoantibodies were compared in relation to family history of type 1 diabetes (mother vs father vs sibling) in 2074 children from families with a single affected family member. RESULTS: Multiple autoantibodies (≥2 of 5 measured) developed in 277 (13%) children: 107 (10%), 114 (16%) and 56 (18%) born with a mother, father or sibling with type 1 diabetes, respectively (p < 0.001). The HR for time to multiple autoimmunity was 0.54 (95% CI 0.39, 0.75) in offspring of affected mothers (n = 107/1046, p < 0.001) and 0.81 (95% CI 0.59, 1.11) (n = 114/722, p = 0.19) in offspring of affected fathers, compared with participants with a sibling with type 1 diabetes (comparator group n = 56/306). The time to the first autoantibody present (to insulin, GAD, tyrosine phosphatase-related insulinoma-associated 2 molecules, islet cell or zinc transporter 8) was similar in the three groups. Height velocity (z score/year) in the first 24 months was independently associated with developing multiple antibodies in the total cohort (HR 1.31 [95% CI 1.01, 1.70], p = 0.04). A higher birthweight in children born to an affected mother vs affected father or an affected sibling was not related to the risk of multiple autoimmunity. CONCLUSIONS/INTERPRETATION: The risk of developing multiple autoantibodies was lower in children with maternal type 1 diabetes. For the whole group, this risk of developing multiple autoantibodies was independent of birthweight but was greater in those with increased height velocity during the first 2 years of life. However, the risk associated with paternal type 1 diabetes was not linked to differences in birthweight or early growth. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00179777 Graphical abstract.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».