Youth-onset Type 2 Diabetes: An Overview of Pathophysiology, Prognosis, Prevention and Management
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review explores the emerging evidence regarding pathogenesis, future trajectories, treatment options, and phenotypes of youth-onset type 2 diabetes (T2D). RECENT FINDINGS: Youth-onset T2D is increasing in incidence and prevalence worldwide, disproportionately affecting First Nations communities, socioeconomically disadvantaged youth, and people of colour. Youth-onset T2D differs in pathogenesis to later-onset T2D and progresses more rapidly. It is associated with more complications, and these occur earlier. While there are limited licensed treatment options available, the available medications also appear to have a poorer response in youth with T2D. Multiple interacting factors likely contribute to this rising prevalence, as well as the increased severity of the condition, including structural inequities, increasing obesity and sedentary lifestyles, and intergenerational transmission from in-utero exposure to maternal hyperglycemia and obesity. Youth-onset T2D is also associated with stigma and poorer mental health, and these impact clinical management. There is an urgent need to develop effective interventions to prevent youth-onset T2D and enhance engagement of affected youth. It is also critical to better understand the differing phenotypes of youth-onset T2D, to effectively target treatments, and to address intergenerational transmission in high-risk populations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».