Increase in new-onset type 1 diabetes diagnoses among Brazilian children and adolescents during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to determine if there was a rise in new T1DM cases in children during the pandemic in a large metropolitan area in Brazil. METHODS: The authors conducted a cross-sectional study at five public tertiary care centers that specialize in diabetes in children, comparing all new T1DM cases (ages 0.5-18y) diagnosed from March 2020 to December 2021 (pandemic period, PP) with those from March 2018 to December 2019 (historical period, HP). RESULTS: There were 167 new cases in the PP compared to 99 in the HP, reflecting a 68.7 % rise, with a notable peak observed in the third quarter of 2020 (p = 0.006). The average age of diagnosis was 8.4 ± 4.2 years in the PP and 7.5 ± 3.6 years in the HP, with no significant difference (p = 0.06). The gender distribution, BMI Z scores, and duration of diabetes symptoms before diagnosis were similar. The incidence of diabetic ketoacidosis (DKA) at onset was elevated but did not increase during the pandemic (62.6 % historical vs. 59.3 % pandemic period). During the PP, 24 % of patients reported symptoms of SARS-CoV-2 infection before the diagnosis of T1DM or at admission, and 13 % (7/53) of tested patients were positive for SARS-CoV-2. CONCLUSIONS: The present findings indicate a significant rise in new T1DM cases among children during the COVID-19 pandemic compared to prior years, without differences in DKA at onset.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».