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Enregistrement W3106410858 · doi:10.2196/21440

Morbidity and Complications of Diabetes Mellitus in Children and Adolescents in Ghana: Protocol for a Longitudinal Study

2020· article· en· W3106410858 sur OpenAlexvenueno aff
Vera Adobea Essuman, Naa Naamuah Tagoe, Josephine Akpalu, Akye Essuman, Adziri H. Sackey, Charles Hayfron‐Benjamin, George Awuku Asare, Benjamin Abaidoo, Thomas Akuetteh Ndanu, IDB Ofori-Adjei, NA Barnes, BL Appiah-Thompson, Winfried M. K. Amoaku

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Ghana
Mots-clésMedicineLogistic regressionDiabetes mellitusAnthropometryOdds ratioQuality of life (healthcare)OddsGerontologyPediatricsPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diabetes is associated with premature morbidity and mortality from its many complications. There are limited data on the chronic complications of diabetes in children and adolescents in sub-Saharan Africa. OBJECTIVE: The study aims to determine the (1) burden and related factors of chronic systemic complications of diabetes, including diabetic and nondiabetic ocular conditions in children and adolescents, and (2) quality of life (QoL) of participants compared to healthy controls. This manuscript describes the study methodology. METHODS: Demographic information, medical history, anthropometric measurements, and laboratory characteristics were collected, and the participants were screened for microvascular and macrovascular complications as well as nondiabetic ocular disease. QoL questionnaires were administered to participants, their caregivers, and controls. Participants were followed up annually up to 3 years to determine the natural history of and trends in these conditions. SPSS Version 25.0 will be used for data analysis. Continuous and categorical data will be presented as mean (SD) and as percentages (%), respectively. t tests and analysis of variance will be used to compare means, and chi-square tests will be used to compare categorical data. Correlation, regression, and logistic regression analyses will be employed to establish linear associations and causal associations as appropriate. Relative risk and odds ratios will be used to estimate risk. QoL outcomes in Ghanaian children and adolescents with diabetes mellitus compared with caregivers and healthy controls will be assessed using the Pediatric Quality of Life inventory. Significance will be set at α=.05. RESULTS: Institutional approval from the Ethical and Protocol Review Committee of the University of Ghana Medical School was received on August 22, 2014 (Protocol Identification Number: MS-Et/M.12-P4.5/2013-2014). Funding for the project was received from the University of Ghana Research Fund (#UGRF/9/LMG-013/2015-2016) in March 2016. Patient recruitment, clinical examination, and data collection commenced in August 2016 and was completed in September 2019. A total of 58 children and adolescents with diabetes mellitus have been recruited. Blood samples were stored at -80 °C for analysis, which was completed at the end of July 2020. Data analysis is ongoing and will be completed by the end of December 2020. Investigators plan to submit the results for publication by the end of February 2021. CONCLUSIONS: The prevalence, natural history, trends in diabetic complications and nondiabetic ocular disease, and QoL will be provided. Our data may inform policies and interventions to improve care given to children and adolescents with diabetes. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/21440.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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