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Enregistrement W4327676757 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.1887

Global Prevalence of Diabetic Retinopathy in Pediatric Type 2 Diabetes

2023· review· en· W4327676757 sur OpenAlexaff
Milena Cioana, Jiawen Deng, Ajantha Nadarajah, Maggie Hou, Yuan Qiu, Sondra Song Jie Chen, Angelica Rivas, Parm Pal Toor, Laura Banfield, Lehana Thabane, Varun Chaudhary, M. Constantine Samaan

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensImpactSt Joseph's Health CareMcMaster UniversitySt. Joseph’s Healthcare HamiltonMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyCINAHLMEDLINECochrane LibrarySystematic reviewMeta-analysisDiabetic retinopathyPopulationType 2 diabetesData extractionFamily medicinePediatricsDiabetes mellitusEnvironmental healthInternal medicinePsychiatryPsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Type 2 diabetes (T2D) is increasing globally. Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of blindness in adults with T2D; however, the global burden of DR in pediatric T2D is unknown. This knowledge can inform retinopathy screening and treatments to preserve vision in this population. Objective: To estimate the global prevalence of DR in pediatric T2D. Data Sources: MEDLINE, Embase, the Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature (CINAHL), the Cochrane Library, the Web of Science, and the gray literature (ie, literature containing information that is not available through traditional publishing and distribution channels) were searched for relevant records from the date of database inception to April 4, 2021, with updated searches conducted on May 17, 2022. Searches were limited to human studies. No language restrictions were applied. Search terms included diabetic retinopathy; diabetes mellitus, type 2; prevalence studies; and child, adolescent, teenage, youth, and pediatric. Study Selection: Three teams, each with 2 reviewers, independently screened for observational studies with 10 or more participants that reported the prevalence of DR. Among 1989 screened articles, 27 studies met the inclusion criteria for the pooled analysis. Data Extraction and Synthesis: This systematic review and meta-analysis followed the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) and the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) reporting guidelines for systematic reviews and meta-analyses. Two independent reviewers performed the risk of bias and level of evidence analyses. The results were pooled using a random-effects model, and heterogeneity was reported using χ2 and I2 statistics. Main Outcomes and Measures: The main outcome was the estimated pooled global prevalence of DR in pediatric T2D. Other outcomes included DR severity and current DR assessment methods. The association of diabetes duration, sex, race, age, and obesity with DR prevalence was also assessed. Results: Among the 27 studies included in the pooled analysis (5924 unique patients; age range at T2D diagnosis, 6.5-21.0 years), the global prevalence of DR in pediatric T2D was 6.99% (95% CI, 3.75%-11.00%; I2 = 95%; 615 patients). Fundoscopy was less sensitive than 7-field stereoscopic fundus photography in detecting retinopathy (0.47% [95% CI, 0%-3.30%; I2 = 0%] vs 13.55% [95% CI, 5.43%-24.29%; I2 = 92%]). The prevalence of DR increased over time and was 1.11% (95% CI, 0.04%-3.06%; I2 = 5%) at less than 2.5 years after T2D diagnosis, 9.04% (95% CI, 2.24%-19.55%; I2 = 88%) at 2.5 to 5.0 years after T2D diagnosis, and 28.14% (95% CI, 12.84%-46.45%; I2 = 96%) at more than 5 years after T2D diagnosis. The prevalence of DR increased with age, and no differences were noted based on sex, race, or obesity. Heterogeneity was high among studies. Conclusions and Relevance: In this study, DR prevalence in pediatric T2D increased significantly at more than 5 years after diagnosis. These findings suggest that retinal microvasculature is an early target of T2D in children and adolescents, and annual screening with fundus photography beginning at diagnosis offers the best assessment method for early detection of DR in pediatric patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0120,016
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations77
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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