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Enregistrement W4407384689 · doi:10.2196/70575

Early Detection of Type 1 Diabetes in First-Degree Relatives in Saudi Arabia (VISION-T1D): Protocol for a Pilot Implementation Study

2025· article· en· W4407384689 sur OpenAlexvenueno aff
Iman Al-Gadi, Yazed AlRuthia, Muhammad Mujammami, Khaled H. Aburisheh, Metib Alotaibi, Amal Alsaif, David Seftel, Cheng‐ting Tsai, Reem Al Khalifah

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintType 1 diabetesDegree (music)Type 2 diabetesMedicineOptometryComputer scienceDiabetes mellitusWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 1 diabetes (T1D) is a growing global health concern, with a notable rise in incidence in Saudi Arabia. Despite the potential benefits of early detection through screening programs, such initiatives are currently lacking in Saudi Arabia and other Arab countries. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the feasibility, acceptability, and cost-effectiveness of a T1D-screening program targeting high-risk individuals, specifically children with a first-degree relative diagnosed with T1D. METHODS: The VISION-T1D program is a prospective cohort study focused on the early detection of presymptomatic T1D by screening children aged 2-18 years. The primary screening method involves testing for islet autoantibodies, including insulin autoantibodies, glutamic acid decarboxylase autoantibodies, insulinoma associated-2 autoantibodies, and zinc transporter-8 autoantibodies. Optional genetic testing, including human leukocyte antigen phenotyping and the genetic risk score, is offered. Outcomes include the feasibility of the screening process, prevalence of early-stage T1D, psychological impacts, educational intervention effectiveness, progression rates to stage-3 T1D, and economic viability. RESULTS: The VISION-T1D program began in May 2024. As of December 2024, a total of 176 families have been enrolled. Data collection will continue until April 2025, with final data analysis projected for mid-2025. CONCLUSIONS: The VISION-T1D study provides a practical approach to T1D screening tailored to the health care landscape of Saudi Arabia. The insights gained from this pilot program will inform the development of a national, population-based screening initiative designed to reduce diabetic ketoacidosis at diagnosis, improve long-term outcomes, and alleviate the economic burden of T1D. The VISION-T1D initiative could also serve as a scalable and sustainable model that can be adopted internationally, contributing to global efforts to manage and prevent T1D. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06513247; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06513247. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/70575.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,009

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,396 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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