Risk of diabetes in haemophilia patients compared to clinic and non‐clinic control cohorts
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ageing patients with haemophilia (PWH) develop cardiovascular risk factors impacting care. Little is known about the prevalence of diabetes in PWH and its relation to other comorbidities. AIM: To examine the risk of diabetes for adult PWH compared to men from the general United States population (National Health and Nutrition Examination Surveys [NHANES]) and outpatients attending a Veterans Affairs Medical Center (VAMC) clinic. METHODS: Retrospective cross-sectional design. PWH from four haemophilia centres (n = 690) were matched with random samples from NHANES and VAMC. Diabetes (yes/no) was the outcome, while age, body mass index (BMI), race and Hepatitis C (HCV; by serology) and human immunodeficiency virus (HIV) positivity were covariates. We fitted semiparametric generalized additive models (GAMs) in order to compare diabetes risk between cohorts. RESULTS: Younger PWH were at lower risk of diabetes than NHANES or VAMC subjects irrespective of BMI. However, the risk of diabetes rose in older PWH and was closely associated with HCV. For HCV-negative subjects, the risk of diabetes was considerably lower for PWH than NHANES and VAMC subjects. The difference persisted after controlling for BMI and age, indicating that the low risk of diabetes in PWH cannot be explained by lean body mass alone. CONCLUSION: Since many ageing PWH are HCV positive and therefore at heightened risk for diabetes, it is important to incorporate diabetes screening into care algorithms in Haemophilia Treatment Centers, especially since PWH are not always followed in primary care clinics.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».