High BMI and the risk for incident type 1 Diabetes Mellitus: a systematic review and meta-analysis of aggregated cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is uncertainty regarding the role of obesity in type 1 diabetes development. The aim of this systematic review and meta-analysis was to collect and synthesize evidence regarding BMI and the risk of developing type 1 diabetes. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted to assess the association between BMI and incident type 1 diabetes. Databases were searched up to June 2022. Cohort studies were included reporting the association between overweight and/or obesity, as measured by BMI after age 2 years, with incident type 1 diabetes. Independent reviewers extracted data and assessed study quality. Risk estimates were pooled using a random-effects model. RESULTS: Ten cohort studies met the inclusion criteria. The seven studies that classified BMI into categories were of high quality and involved 1,690,660 individuals and 1979 incident type 1 diabetes cases. The pooled risk ratio (RR) for type 1 diabetes was 1.35 (95% CI 0.93-1.97) among people with overweight (3 studies); 2.17 (95% CI 1.75-2.69) among people with obesity (5 studies); and 1·87 (95% CI 1.52-2.29) among people with overweight/obesity (two studies merged the categories). These point estimates persisted in sensitivity analyses that addressed the duration of follow-up, variability in baseline risk for incident type 1 diabetes, and potential misclassifications related to exposure or outcome definitions. People with overweight/obesity had a 2.55 (95% CI 1.11-5.86) greater risk for incident type 1 diabetes with positive islet autoantibodies. CONCLUSION: This systematic review and meta-analysis of high-quality observational cohort studies indicated an association between high BMI and the risk of type 1 diabetes, in a graded manner.
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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 | 0,026 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».