Latent autoimmune diabetes in youth shows greater autoimmunity than latent autoimmune diabetes in adults: Evidence from a nationwide, multicenter, cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate the prevalence and clinical features of latent autoimmune diabetes in youth (LADY) diagnosed between 15 and 29 years old as a component of an age-related autoimmune diabetes spectrum. RESEARCH DESIGN AND METHODS: This nationwide, multicenter, cross-sectional study continuously included 19,100 newly diagnosed diabetes patients over 15 years old across China. LADY patients were screened from 1803 subjects aged between 15 and 29 years old, with the type 2 diabetes (T2D) phenotype and positive autoantibodies against glutamic acid decarboxylase (GADA), insulinoma-associated-2 (IA-2A) or zinc transporter-8 (ZnT8A). The clinical features of LADY, including metabolic status, β-cell function and insulin resistance, were investigated and compared with those of latent autoimmune diabetes in adults (LADA) identified from 17,297 other subjects over 30 years old. The age-related characteristics of the latent autoimmune diabetes spectrum were explored. RESULTS: A total of 135 subjects were diagnosed as LADY, accounting for 9.0% of the T2D phenotypic youth. Compared with autoantibody-negative T2D patients, LADY patients had fewer metabolic syndrome, less insulin resistance and poorer β-cell function, which were closely related to their autoantibody status (all p < 0.05). After stratifying LADA according to age, the GADA titer decreased across the LADY, "Y-LADA" (young LADA, onset age < 60 years old) and "E-LADA" (elderly LADA, onset age ≥ 60 years old) groups, while the prevalence of metabolic syndrome and level of β-cell function increased (all p < 0.05). CONCLUSIONS: A high prevalence of LADY exists in youth with T2D phenotype. Latent autoimmune diabetes forms a continuous age-related spectrum from LADY to LADA, in which LADY shows greater autoimmunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».