<p>The Challenges of Identifying Environmental Determinants of Type 1 Diabetes: In Search of the Holy Grail</p>
Notice bibliographique
Résumé
Type 1 diabetes is the result of autoimmune-mediated destruction and inflammation of the insulin-producing β-cells of the pancreas. The excess morbidity and mortality from its complications coupled with its increasing incidence emphasize the importance to better understand the etiology of this condition. It has a strong genetic component, but a genetic predisposition is not the sole contributor to disease development as only 30% to 50% of identical twins both develop the disease. In addition, there are multiple lines of evidence to support that environmental factors contribute to the pathogenesis of type 1 diabetes. Environmental risk factors that have been proposed include infections, dietary factors, air pollution, vaccines, location of residence, childhood obesity, family environment and stress. Researchers have conducted many observational studies to identify and characterize these potential environmental factors, but findings have been inconsistent or inconclusive. Many studies have had inherent methodological issues in recruitment, participation, defining cases and exposures, and/or data analysis which may limit the interpretability of findings. Identifying and addressing these limitations may allow for greatly needed advances in our understanding of type 1 diabetes. As such, the purpose of this article is to review and discuss the limitations of observational studies that aim to determine environmental risk factors for type 1 diabetes and propose recommendations to overcome them.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».