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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».