International comparison of glycaemic control in people with type 1 diabetes: an update and extension
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims To update and extend a previous cross‐sectional international comparison of glycaemic control in people with type 1 diabetes. Methods Data were obtained for 520,392 children and adults with type 1 diabetes from 17 population and five clinic‐based data sources in countries or regions between 2016 and 2020. Median HbA1c(IQR) and proportions of individuals with HbA1c < 58 mmol/mol (<7.5%), 58–74 mmol/mol (7.5–8.9%) and ≥75 mmol/mol (≥9.0%) were compared between populations for individuals aged <15, 15–24 and ≥25 years. Logistic regression was used to estimate the odds ratio (OR) of HbA1c < 58 mmol/mol (<7.5%) relative to ≥58 mmol/mol (≥7.5%), stratified and adjusted for sex, age and data source. Where possible, changes in the proportion of individuals in each HbA1c category compared to previous estimates were calculated. Results Median HbA1c varied from 55 to 79 mmol/mol (7.2 to 9.4%) across data sources and age groups so a pooled estimate was deemed inappropriate. OR (95% CI) for HbA1c< 58 mmol/mol (<7.5%) were 0.91 (0.90–0.92) for women compared to men, 1.68 (1.65–1.71) for people aged <15 years and 0.81 (0.79–0.82) aged15–24 years compared to those aged ≥25 years. Differences between populations persisted after adjusting for sex, age and data source. In general, compared to our previous analysis, the proportion of people with an HbA1c < 58 mmol/l (<7.5%) increased and proportions of people with HbA1c≥ 75 mmol/mol (≥9.0%) decreased. Conclusions Glycaemic control of type 1 diabetes continues to vary substantially between age groups and data sources. While some improvement over time has been observed, glycaemic control remains sub‐optimal for most people with Type 1 diabetes.
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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 | 0,064 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».