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Enregistrement W4388075183 · doi:10.33137/utjph.v4i1.41674

Longitudinal Patterns of HBA1c Trajectories in Patients with Type 1 Diabetes

2023· article· en· W4388075183 sur OpenAlexaff
Biswajit Chowdhury, Judith Versloot, Simona C. Minotti

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Journal of Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycated hemoglobinMedicinePsychosocialType 2 diabetesBaseline (sea)Longitudinal studyDiabetes mellitusDemographyUnivariate analysisUnivariateGerontologyInternal medicineMultivariate analysisPsychiatryMathematicsMultivariate statisticsStatisticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Type 1 diabetes is a chronic condition that affects adolescents’ quality of life and raises the risk of developing mental health concerns and diabetes-related complications. Measuring glycated hemoglobin (HbA1c) over time is the standard of care within the management of type 1 diabetes; however, the determinants of different HbA1c trajectories remain poorly understood. In the secondary analysis of the data collected for the Integrated Care Model (1), we aimed to identify groups of HbA1c trajectories with similar trends and examine the association between these groups and demographic and psychosocial variables. Methods: HbA1c data were collected at 4 consecutive time points with a gap of 3±1 months. We used Leffondré’s method (2) and Group-based trajectory modeling (GBTM) (3) to derive the groups of HbA1c trajectories among 91 adolescents. Baseline characteristics of the adolescents included in the groups were analyzed by univariate analysis. Results: Leffondré’s method identified three groups of trajectories: stable (63%), decreasing (17%), and increasing (20%). The baseline HbA1c levels for the three groups were 8.00±0.93, 10.07±1.63, and 8.21±1.14, respectively. Among the baseline characteristics, only the treatment method distinguished the groups of adolescents with similar trajectories of HbA1c over time (p=0.015). The GBTM method identified similar groups: stable (67%), decreasing (18%) and increasing (15%). The baseline HbA1c levels for the three groups were 7.89±0.88, 9.81±1.61, and 9.00±1.38, respectively. Groups produced by GBTM were also distinguished by treatment modality at baseline (p=0.022). Discussion: We identified three distinct patterns of HbA1c trajectories in adolescents. The only baseline characteristic that significantly distinguished these trajectories was the treatment modality. References J. Versloot, et al., An Integrated Care Model to Support Adolescents With Diabetes-related Quality-of-life Concerns: An Intervention Study. Can J Diabetes (2022). K. Leffondré, et al., Statistical measures were proposed for identifying longitudinal patterns of change in quantitative health indicators. J Clin Epidemiol 57, 1049–1062 (2004). D. S. Nagin, Group-based trajectory modeling: an overview. Ann Nutr Metab 65, 205–210 (2014).

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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