Diabetic Ketoacidosis and Mortality in People With Type 1 Diabetes and Eating Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the risk of diabetic ketoacidosis (DKA) and all-cause mortality among adolescents and young adults with type 1 diabetes with and without an eating disorder. Research Design and Methods: Using population-level healthcare administrative data covering the entire population of Ontario, Canada, all people with type 1 diabetes aged 10 to 39 as of January 2014 were identified. Individuals with a history of eating disorders were age/sex matched 10:1 with individuals without eating disorders. All individuals were followed for 6 years for hospitalization/emergency department visits for diabetic ketoacidosis, and for all-cause mortality. Results: We studied 168 people with eating disorders and 1680 age/sex-matched people without eating disorders. Among adolescents and young adults with type 1 diabetes, 168 (0.8%) had a history of eating disorders. The crude incidence of diabetic ketoacidosis was 112.5 per 1,000 patient-years in people with eating disorders, versus 30.8 in people without eating disorders. After adjustment for baseline differences, the subdistribution hazard ratio comparing people with and without eating disorders was 3.30 (95% confidence interval 2.58-4.23, p<0.0001). All-cause mortality was 16.0 per 1,000 person-years in people with eating disorders, versus 2.5 in people without eating disorders. The adjusted hazard ratio was 5.80 (95% confidence interval 3.04-11.08, p<0.0001). Conclusions: Adolescents and young adults with type 1 diabetes and eating disorders have more than triple the risk of diabetic ketoacidosis and nearly 6-fold increased risk of death compared to their peers without eating disorders.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».