The rapidly increasing incidence of type 2 diabetes and macrovascular and microvascular complications disproportionately affects younger age groups: A decade of evidence from an international federated database
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To characterise recent trends in incidence and prevalence of type 2 diabetes (T2D) associated complications, and their relative impact across the lifespan. METHODS: We conducted a retrospective cohort study using the TriNetX global federated database. Incidence and prevalence of T2D and associated complications: ischaemic heart disease (IHD), heart failure, cerebral infarction, neuropathy, nephropathy, and retinopathy were assessed between 2012 and 2023. Incidence odds ratios (IOR) were calculated by age group. RESULTS: 7,918,666 individuals had T2D. The IOR (95 % CI), comparing individuals aged ≥ 85 years to < 35 years decreased for all complications from 2012 to 2023: IHD [IOR 6.82, (6.40, 7.26) to IOR 2.27 (2.17, 2.38)], heart failure [IOR 5.38, (5.03, 5.75) to IOR 1.80 (1.72, 1.89)], cerebral infarction [IOR 3.06, (2.76, 3.40) to IOR 1.45 (1.34, 1.57)], neuropathy [IOR 0.84, (0.74, 0.95) to IOR 0.47 (0.44, 0.49)], nephropathy [IOR 1.14, (1.03, 1.27) to IOR 0.90 (0.87, 0.94)] and retinopathy [IOR 0.56, (0.50, 0.63) to IOR 0.27 (0.25, 0.29)]. CONCLUSIONS: Rising rates of T2D associated complications in younger adults signal an emerging epidemic of early-onset comorbidity with substantial lifetime burden. These findings emphasise the urgent need for earlier detection, aggressive risk factor management, and targeted prevention strategies in younger populations.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».