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Enregistrement W4381378215 · doi:10.2337/db23-132-or

132-OR: Ten-Year Evaluation of Diabetes Categories in Youth Shows a Continuous Increase in Frequency of Newly Diagnosed Type 2 Diabetes—Results from the Worldwide SWEET Registry

2023· article· en· W4381378215 sur OpenAlexaboutno aff
Valentino Cherubini, Alexander J. Eckert, Shazhan Amed, Stéphane Besançon, FRED CAVALLO AITA, Nancy A. Crimmins, Evelien Gevers, CRAIG A. JEFFERIES, J. T. Kim, Sejal B. Shah, Anastasios Vamvakis, Rosaria Gesuita, ON BEHALF OF THE SWEET STUDY GROUP

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemographyType 2 diabetesLogistic regressionPandemicMedicineDiabetes mellitusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyDiseaseInternal medicineEndocrinologySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To evaluate the frequency of youth with type 2 diabetes (T2D) using data from the multinational consortium SWEET e.V. Methods: The frequency of newly diagnosed T2D across all categories of diabetes in youth under 21 registered in the SWEET database during 2012-2021 was analysed. Trends in biennial proportions in five world regions (Europe, EU; Australia/New Zealand, AU/NZ; South America, SA; North America/Canada, NA; Asia/Africa, AS/AF) were estimated using logistic regression models adjusted for age at onset and sex. Results: Table 1 shows the proportion of patients across diabetes categories over the study period in two-year steps. The increase in T2D rate was 9.0% per two years [95% CI 5.7-12.3] and was significant in EU (10.4% [3.8-17 .3]), AU/NZ (13.6% [3.5-24.7]), and NA (8.7% [3.8-14.0]). The overall increase in T2D during COVID-19 pandemic was similar to the previous biennial increase, while AU/NZ and NA showed the highest increase (respectively from 9.5% to 12.2%, p=0.999; from 7.7% to 13.2%, p<0.001). Conclusions: There has been a steady increase in T2D observed worldwide over time. Findings suggest that more prevention efforts are needed to contain the public health impact in the near future. The Covid-19 pandemic did not affect the overall trend in frequency of youth with T2D observed over the 10-year period. Disclosure V.Cherubini: None. S.Shah: Research Support; Boehringer-Ingelheim, Takeda Pharmaceutical Co., Ltd. A.Vamvakis: None. R.Gesuita: None. On behalf of the sweet study group: n/a. A.J.Eckert: None. S.Amed: None. S.Besançon: None. F.Cavallo aita: None. N.A.Crimmins: None. E.F.Gevers: Other Relationship; Novo Nordisk, Speaker's Bureau; Novo Nordisk. C.A.Jefferies: None. J.Kim: None.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations0
Publié2023
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