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Enregistrement W4412751130 · doi:10.31579/2835-7957/031

Diabetes in Childhood: An Overview of Etiology, Analysis, and Management

2023· article· en· W4412751130 sur OpenAlexfundno aff
Rehan Haider

Notice bibliographique

RevueClinical Reviews and Case Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of KarachiUniversity of Calgary
Mots-clésEtiologyDiabetes mellitusMedicineIntensive care medicinePsychiatryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetes mellitus in early life is a persistent metabolic ailment characterized by hyperglycemia due to impaired insulin production, usage, or both. This evaluation offers a comprehensive examination of the etiology, prognosis, and management of diabetes in the pediatric population. The growing prevalence of early-life diabetes globally underscores the significance of statistics on the complicated nature of sickness and the stressful situations it poses to affected human beings and their households. Etiology: Type 1 diabetes (T1D) and type 2 diabetes (T2D) are the most common office diseases among youth. T1D, often identified in early life, arises from an autoimmune reaction that ends with the destruction of pancreatic beta cells, resulting in insulin deficiency. Early-life genetic susceptibility, environmental elements, and an intricate interplay of immune and metabolic pathways contribute to the development of both types of diabetes. The diagnosis of youth diabetes consists of a careful evaluation of symptoms, blood glucose titers, and specific diagnostic standards. Symptoms may additionally encompass unusual urination, excessive thirst, unexplained weight reduction, and fatigue. Fasting and random blood glucose ranges, oral glucose tolerance tests, and HbA1c measurements are all useful tools for confirming the analysis and distinguishing T1D from T2D. Manipulated powerful control of adolescent diabetes by targeting the accumulation of glycemic manipulation while minimizing the danger of acute and chronic complications. Treatment strategies encompass insulin remedies for T1D, with several regimens tailored to men’s or women's desires. For T2D, lifestyle modifications concerning a balanced food plan and everyday physical activity are crucial additives for management, with some instances requiring oral hypoglycemic agents or insulin. Challenges: coping with diabetes in early life offers particular demanding situations, including the desire for constant blood glucose monitoring, the functional impact on the children's psychosocial development, and the burden on caregivers. college settings require collaboration among healthcare experts, educators, and households to make certain ultimate diabetes manipulation and the kid's Key.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,307 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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