The Prevalence of Obesity Among Children With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Importance: The childhood obesity epidemic is presumed to drive pediatric type 2 diabetes (T2D); however, the global scale of obesity in children with T2D is unknown. Objectives: To evaluate the global prevalence of obesity in pediatric T2D, examine the association of sex and race with obesity risk, and assess the association of obesity with glycemic control and dyslipidemia. Data Sources: MEDLINE, Embase, CINAHL, Cochrane Library, and Web of Science were searched from database inception to June 16, 2022. Study Selection: Observational studies with at least 10 participants reporting the prevalence of obesity in patients with pediatric T2D were included. Data Extraction and Synthesis: Following the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology reporting guideline, 2 independent reviewers in teams performed data extraction and risk of bias and level of evidence analyses. The meta-analysis was conducted using a random-effects model. Main Outcomes and Measures: The primary outcomes included the pooled prevalence rates of obesity in children with T2D. The secondary outcomes assessed pooled prevalence rates by sex and race and associations between obesity and glycemic control and dyslipidemia. Results: Of 57 articles included in the systematic review, 53 articles, with 8942 participants, were included in the meta-analysis. The overall prevalence of obesity among pediatric patients with T2D was 75.27% (95% CI, 70.47%-79.78%), and the prevalence of obesity at diabetes diagnosis among 4688 participants was 77.24% (95% CI, 70.55%-83.34%). While male participants had higher odds of obesity than female participants (odds ratio, 2.10; 95% CI, 1.33-3.31), Asian participants had the lowest prevalence of obesity (64.50%; 95% CI, 53.28%-74.99%), and White participants had the highest prevalence of obesity (89.86%; 95% CI, 71.50%-99.74%) compared with other racial groups. High heterogeneity across studies and varying degrees of glycemic control and dyslipidemia were noted. Conclusions and Relevance: The findings of this systematic review and meta-analysis suggest that obesity is not a universal phenotype in children with T2D. Further studies are needed to consider the role of obesity and other mechanisms in diabetes genesis in this population.
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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 | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».