Young adults with type 2 diabetes experience high rates of Level 3 Hypoglycemia: A subgroup analysis of the Real-World iNPHORM cohort
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study evaluated the incidence proportion and rate of self-reported Level 3 hypoglycemia and explored associated risk factors in young adults with type 2 diabetes (T2D). METHODS: Subgroup analyses with a one-year U.S.-wide T2D dataset were performed. Retrospective and prospective data on Level 3 hypoglycemia and participant characteristics were analyzed for 207 young adults (18-39 years old) and 436 middle-aged adults (40-64 years old). Age group-stratified multivariable negative binomial regression was used to identify factors associated with Level 3 hypoglycemia. RESULTS: Young adults exhibited a threefold higher incidence of Level 3 hypoglycemia events requiring medical assistance compared to the middle-aged cohort at baseline (p < 0.001). During follow-up, the young adults experienced a twofold higher incidence proportion of Level 3 hypoglycemia (p < 0.001), and n a fivefold higher annualized rate (p < 0.001); they also reported greater hypoglycemia fear (p < 0.001). Distinct sociodemographics, general health and lifestyle factors, diabetes medical history, and diabetes therapy and technology use characteristics were observed in the young-adult group, as were unique risk factors for Level 3 hypoglycemia frequency CONCLUSION: Our results suggest that young adults with T2D are at particularly high risk of Level 3 hypoglycemia, with attributes that differ from those of the traditional middle-aged cohort.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».