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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».