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Enregistrement W4309379115 · doi:10.3389/fped.2022.1038345

An exploratory analysis of the impact of the COVID-19 pandemic on pediatric type 1 diabetes mellitus patient outcomes: A single-center study

2022· article· en· W4309379115 sur OpenAlexaffabout
Raeesha Rajan, Uma H. Athale, Joycelyne Ewusie, Karen McAssey, Lehana Thabane, M. Constantine Samaan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pediatrics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactSt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGlycemicDiabetic ketoacidosisDiabetes mellitusPandemicType 1 diabetesPediatricsGeeGlycated hemoglobinHypoglycemiaType 2 Diabetes MellitusEmergency medicineInternal medicineGeneralized estimating equationType 2 diabetesCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseEndocrinologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The COVID-19 pandemic led to substantial shifts in pediatric diabetes care delivery to virtual and hybrid models. It is unclear if these changes in care delivery impacted short-term patient outcomes. Objectives We aimed to explore glycemic control and other diabetes-related outcomes in children living with Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) during the first year of the COVID-19 pandemic at a tertiary pediatric academic center in Canada. Subjects Patients <18 years of age with a confirmed diagnosis of T1DM for at least one year were included. Methods This was a retrospective chart review. We compared data from two years pre-pandemic (March 15, 2018–March 14, 2020) to the first year of the pandemic (March 15, 2020–March 14, 2021). The data assessed included glycemic control [Hemoglobin A1c (HbA1c)], diabetic ketoacidosis (DKA), hospital attendance and hospitalizations, hypoglycemia, and hyperglycemia. The generalized estimating equation (GEE) analysis was used to model potential factors affecting the HbA1c and diabetes-related morbidities. Multiple imputations were conducted as a sensitivity analysis. Results There were 346 eligible patients included in the study. The HbA1c remained stable during the pandemic compared to the pre-pandemic phase (MD-0.14, 95% CI, −0.28, 0.01; p = 0.058). The pandemic saw an increase in the number of newly diagnosed patients (X 2 = 16.52, p < 0.001) and a higher number of newly diagnosed patients presenting in DKA (X 2 = 12.94, p < 0.001). In patients with established diabetes, there was an increase in hyperglycemia (OR1.38, 95% CI, 1.12,1.71; p = 0.003) and reduced DKA (OR 0.30, 95% CI, 0.12,0.73; p = 0.009) during the pandemic compared to the pre-pandemic phase. Stable rates of hospitalization (OR0.57, 95% CI, 0.31,1.04, p = 0.068) and hypoglycemia (OR1.11, 95% CI, 0.83,1.49; p = 0.484) were noted. These results were retained in the sensitivity analysis. Conclusions Glycemic control in children with T1DM remained stable during the first year of the pandemic. There were more newly diagnosed patients during the pandemic compared to the pre-pandemic phase, and more of these new patients presented in DKA. The latter presentation was reduced in those with established diabetes during the same period. Further studies are needed to assess the ongoing impact of the COVID-19 pandemic on T1DM care pathways and outcomes to allow children, families, and diabetes teams to personalize choices of care models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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