Frequency and clinical characteristics of children and young people with type 2 diabetes at diagnosis from five world regions between 2012 and 2021: data from the SWEET Registry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims/hypothesis The diagnosis of type 2 diabetes is increasing in young people worldwide. This study evaluated the frequency and clinical characteristics of young people presenting with type 2 diabetes from the multinational SWEET e.V Registry 2012–2021, including the first years of the COVID-19 pandemic. Methods This is a longitudinal observational study based on the SWEET Registry, which collects demographic and clinical data on children and adolescents with diabetes from centres worldwide, with the diagnosis and classification of diabetes provided locally by each centre according to International Society for Paediatric and Adolescent Diabetes definitions. By July 2022, the SWEET Registry included 96,931 individuals from 130 centres with a total of 1,154,555 visits. Data were analysed by region: Europe (EU), Australia and New Zealand (AU/NZ), South America (SA), North America (NA) and Asia/Middle East and Africa (AS/AF). Trends in proportions for the two-year periods, calculated as cases with type 2 diabetes diagnoses over all cases with diabetes diagnoses, were estimated using logistic regression models adjusted for age at onset and sex. Results Overall, there were 2819 of 58,170 new cases (4.8%) with type 2 diabetes: 614 in EU, 293 in AU/NZ, 79 in SA, 1211 in NA and 622 in AS/AF. The proportion of type 2 diabetes increased from 3.2% to 6.0% from 2012/2013 to 2020/2021, a relative rate of increase of 9% per two-year period (95% CI 5.9, 12.3; p<0.001). In the two-year period of the COVID-19 pandemic, type 2 diabetes continued to follow the observed trend, with a proportion of 6.0% in 2020–2021 compared with 5.4% in 2018–2019. High variability in the proportion of type 2 diabetes was observed across regions, with the lowest values observed in EU and the highest in NA. A significant increase in the proportion of type 2 diabetes was observed in EU, AU/NZ and NA. The median HbA1c was not uniform and was highest in AS/AF (85 mmol/mol [9.9%]; IQR 55–111 [7.2–12.3%]) and lowest in EU (63 mmol/mol [7.9%]; IQR 48–99 [6.5–11.2%]), and the difference between EU and NA (median value 73 mmol/mol [8.8%]; IQR 50–105 [6.7–11.8%]) was statistically significant (p=0.047). There was also a difference in BMI SD score by region: the lowest median BMI SD score was 2.2 (IQR 1.4–2.7) in AS/AF and the highest was 3.1 (IQR 2.5–3.6) in AU/NZ. Conclusions/interpretation The multinational SWEET data from the years 2012 to 2021 inclusive support recent findings of a worldwide increase in type 2 diabetes in young people, albeit with regional differences. This increase highlights the need for ongoing preventive measures and available advanced treatment modalities worldwide. Graphical Abstract
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».