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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».