Stuttering and Incident Type 2 Diabetes: A Population-Based Study of 2.2 Million Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the association between stuttering in adolescence and incident type 2 diabetes in young adulthood. METHODS: This nationwide population-based study included 2 193 855 adolescents of age 16 to 20 years who were assessed for military service between 1980 and 2013. Diagnoses of stuttering in adolescence were confirmed by a speech-language pathologist. Diabetes status for each individual as of December 31, 2016, was determined by linkage to the Israeli National Diabetes Registry. Relationships were analyzed using regression models adjusted for socioeconomic variables, cognitive performance, coexisting morbidities, and adolescent body mass index. RESULTS: Analysis was stratified by sex (Pinteraction = 0.035). Of the 4443 (0.4%) adolescent men with stuttering, 162 (3.7%) developed type 2 diabetes, compared with 25 678 (2.1%) men without stuttering (adjusted odds ratio [OR] 1.3; 95% CI, 1.1-1.6). This relationship persisted when unaffected brothers of men with stuttering were used as the reference group (adjusted OR = 1.5; 95% CI, 1.01-2.2), or when the analysis included only adolescents with unimpaired health at baseline (adjusted OR = 1.4; 95% CI, 1.1-1.7). The association was stronger in later birth cohorts, with an adjusted OR of 2.4 (1.4-4.1) for cases of type 2 diabetes before age 40. Of the 503 (0.1%) adolescent women with stuttering 7 (1.4%) developed type 2 diabetes, compared with 10 139 (1.1%) women without stuttering (OR = 2.03; 95% CI, 0.48-2.20). CONCLUSIONS: Adolescent stuttering is associated with an increased risk for early-onset type 2 diabetes among men.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».