Growth and development of islet autoimmunity and type 1 diabetes in children genetically at risk
Notice bibliographique
Résumé
Aims/hypothesis: We aimed to evaluate the relationship between childhood growth measures and risk of developing islet autoimmunity (IA) and type 1 diabetes in children with an affected first-degree relative and increased HLA-conferred risk. We hypothesised that being overweight or obese during childhood is associated with a greater risk of IA and type 1 diabetes. Methods: Participants in a randomised infant feeding trial (N = 2149) were measured at 12 month intervals for weight and length/height and followed for IA (at least one positive out of insulin autoantibodies, islet antigen-2 autoantibody, GAD autoantibody and zinc transporter 8 autoantibody) and development of type 1 diabetes from birth to 10–14 years. In this secondary analysis, Cox proportional hazard regression models were adjusted for birthweight and length z score, sex, HLA risk, maternal type 1 diabetes, mode of delivery and breastfeeding duration, and stratified by residence region (Australia, Canada, Northern Europe, Southern Europe, Central Europe and the USA). Longitudinal exposures were studied both by time-varying Cox proportional hazard regression and by joint modelling. Multiple testing was considered using family-wise error rate at 0.05. Results: In the Trial to Reduce IDDM in the Genetically at Risk (TRIGR) population, 305 (14.2%) developed IA and 172 (8%) developed type 1 diabetes. The proportions of children overweight (including obese) and obese only were 28% and 9% at 10 years, respectively. Annual growth measures were not associated with IA, but being overweight at 2–10 years of life was associated with a twofold increase in the development of type 1 diabetes (HR 2.39; 95% CI 1.46, 3.92; p < 0.001 in time-varying Cox regression), and similarly with joint modelling. Conclusions/interpretation: In children at genetic risk of type 1 diabetes, being overweight at 2–10 years of age is associated with increased risk of progression from multiple IA to type 1 diabetes and with development of type 1 diabetes, but not with development of IA. Future studies should assess the impact of weight management strategies on these outcomes. Trial registration: ClinicalTrials.gov NCT00179777 Graphical abstract: [Figure not available: see fulltext.]
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».