Blood pressure in adolescents and young adults with type 1 diabetes: data from the Australasian Diabetes Data Network registry
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Hypertension increases complication risk in type 1 diabetes (T1D). We examined blood pressure (BP) in adolescents and young adults with T1D from the Australasian Diabetes Data Network, a prospective clinical diabetes registry in Australia and New Zealand. METHODS: This was a longitudinal study of prospectively collected registry data. INCLUSION CRITERIA: percentile for age < 18 years, and systolic BP > 130 and/or diastolic BP > 80 mmHg for age ≥ 18 years. Multivariable Generalised Estimating Equations were used to examine demographic and clinical factors associated with BP in the hypertensive range across all visits. RESULTS: Data from 6338 young people (male 52.6%) attending 24 participating centres across 36,655 T1D healthcare visits were included; 2812 (44.4%) had BP recorded at last visit. Across all visits, 19.4% of youth aged < 18 years and 21.7% of those aged ≥ 18 years met criteria for hypertension. In both age groups, BP in the hypertensive range was associated with male sex, injection (vs. pump) therapy, higher HbA1c, and higher body mass index. CONCLUSIONS: There is a high proportion of adolescents and young adults reported with BP persistently in hypertensive ranges. Findings flag the additive contribution of hypertension to the well-established body of evidence indicating a need to review healthcare models for adolescents and young adults with T1D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».