Childhood obesity as a predictor of type 2 diabetes mellitus in adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Despite government-developed prevention programs, type 2 diabetes mellitus (DM) has continued to increase, suggesting that the programs are ineffective. Other potential risk factors, such as childhood obesity, may influence adult-onset diabetes. Objective To assess for a potential association between childhood obesity and adult type 2 DM by meta-analysis of the literature. Methods This review was conducted according to the PRISMA Statements’ Flow Diagram and Checklist to improve quality of reporting. Cohort studies were chosen for their long-term follow-up. Newcastle-Ottawa Scale for Cohorts (NOS-Cohort) was used to assess for bias and quality of the included studies, in addition to the Cochrane Handbook. Analysis was done with forest and funnel plots using RevMan 5.3 software for Macintosh. Results A total of 237 records with 73,533 participants were retrieved, of which 10 studies were included in our systematic review and 5 studies were included in the meta-analysis. The most common bias based on NOS-Cohort was inadequate follow-up. Forest plot revealed a significant association between childhood obesity and adult diabetes (OR 3.89; 95%CI 2.97-5.09; I2 0%; P<0.00001). Individuals with childhood obesity were 3.89 times more likely to have adult-onset diabetes. Funnel plot assessment was symmetrical. Studies suggested that childhood obesity led to early insulin resistance and adiposity rebound, which promotes adulthood obesity, a diabetic risk factor. Conclusion Childhood obesity can be used as a predictor for adult-onset diabetes. Early diabetes screening and prevention guidelines should include childhood obesity as a plausible risk factor.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».