Infections in the first year of life and development of beta cell autoimmunity and clinical type 1 diabetes in high-risk individuals: the TRIGR cohort
Notice bibliographique
Résumé
AIMS/HYPOTHESIS: Accumulated data suggest that infections in early life contribute to the development of type 1 diabetes. Using data from the Trial to Reduce IDDM in the Genetically at Risk (TRIGR), we set out to assess whether children who later developed diabetes-related autoantibodies and/or clinical type 1 diabetes had different exposure to infections early in life compared with those who did not. METHODS: A cohort of 2159 children with an affected first-degree relative and HLA-conferred susceptibility to type 1 diabetes were recruited between 2002 and 2007 and followed until 2017. Infections were registered prospectively. The relationship between infections in the first year of life and the development of autoantibodies or clinical type 1 diabetes was analysed using univariable and multivariable Cox regression models. As this study was exploratory, no adjustment was made for multiple comparisons. RESULTS: Adjusting for HLA, sex, breastfeeding duration and birth order, those who had seven or more infections during their first year of life were more likely to develop at least one positive type 1 diabetes-related autoantibody (p=0.028, HR 9.166 [95% CI 1.277, 65.81]) compared with those who had no infections. Those who had their first viral infection aged between 6 and 12 months were less likely to develop at least one positive type 1 diabetes-related antibody (p=0.043, HR 0.828 [95% CI 0.690, 0.994]) or multiple antibodies (p=0.0351, HR 0.664 [95% CI 0.453, 0.972]). Those who had ever had an unspecified bacterial infection were more likely to develop at least one positive type 1 diabetes-related autoantibody (p=0.013, HR 1.412 [95% CI 1.075, 1.854]), to develop multiple antibodies (p=0.037, HR 1.652 [95% CI 1.030, 2.649]) and to develop clinical type 1 diabetes (p=0.011, HR 2.066 [95% CI 1.182, 3.613]). CONCLUSIONS/INTERPRETATION: We found weak support for the assumption that viral infections early in life may initiate the autoimmune process or later development of type 1 diabetes. In contrast, certain bacterial infections appeared to increase the risk of both multiple autoantibodies and clinical 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».