Diabetic ketoacidosis at type 1 diabetes diagnosis in children during the <scp>COVID</scp> ‐19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic has led to significant public health measures that have resulted in decreased acute pediatric care utilization. We evaluated whether the rate of severe presentations of new onset type 1 diabetes (DM1), such as, diabetic ketoacidosis (DKA) has changed since the COVID-19 public health measures were enacted. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A retrospective chart review of children less than 18 years of age presenting with new onset DM1 during the pandemic period of March 17, 2020 to August 31, 2020 was conducted at two tertiary care pediatric hospitals in Alberta, Canada. Rates of DKA and severe DKA were compared to the same time period in the year 2019 (pre-pandemic control). RESULTS: The number of children presenting with newly diagnosed DM1 was similar during the pandemic year of 2020 compared with 2019 (107 children in 2020 vs. 114 in 2019). The frequency of DKA at DM1 onset was significantly higher in the pandemic period (68.2% vs 45.6%; p < 0.001) and incidence of severe DKA was also higher (27.1% in 2020 vs 13.2% in 2019; p = 0.01). CONCLUSIONS: There was a significant increase in DKA and severe DKA in children presenting with new onset DM1 during the COVID-19 pandemic period. This emphasizes the need for educating health care professionals and families to be aware of the symptoms of hyperglycemia and the importance of early diagnosis and treatment even during public health measures for COVID-19.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».