Diabetic Ketoacidosis and Mortality in People With Type 1 Diabetes and Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To determine the risk of diabetic ketoacidosis (DKA) and all-cause mortality among adolescents and young adults with type 1 diabetes with and without an eating disorder. RESEARCH DESIGN AND METHODS With use of population-level health care administrative data covering the entire population of Ontario, Canada, all people with type 1 diabetes aged 10–39 years as of January 2014 were identified. Individuals with a history of eating disorders were age- and sex-matched 10:1 with individuals without eating disorders. All individuals were followed for 6 years for hospitalization/emergency department visits for DKA and for all-cause mortality. RESULTS We studied 168 people with eating disorders and 1,680 age- and sex-matched people without eating disorders. Among adolescents and young adults with type 1 diabetes, 168 (0.8%) had a history of eating disorders. The crude incidence of DKA was 112.5 per 1,000 patient-years in people with eating disorders vs. 30.8 in people without eating disorders. After adjustment for baseline differences, the subdistribution hazard ratio for comparison of people with and without eating disorders was 3.30 (95% CI 2.58–4.23; P < 0.0001). All-cause mortality was 16.0 per 1,000 person-years for people with eating disorders vs. 2.5 for people without eating disorders. The adjusted hazard ratio was 5.80 (95% CI 3.04–11.08; P < 0.0001). CONCLUSIONS Adolescents and young adults with type 1 diabetes and eating disorders have more than triple the risk of DKA and nearly sixfold increased risk of death compared with their peers without eating disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».