A longitudinal cohort study describing childhood type 1 diabetes incidence and prevalence rates in British Columbia, Canada over 27 years (1997–2023)
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Our study described incidence and prevalence trends of type 1 diabetes in children and youth under 20 years of age from 1997 to 2023 in the Canadian province of British Columbia (BC) and assessed for a 4-, 5-, or 6-year cyclicity or increase in incidence during the COVID-19 pandemic. METHODS: Using linked population-level databases and a validated case-finding and diabetes differentiating algorithm, we identified children with type 1 diabetes diagnosed between 1997 and 2023. Data sources included hospital admissions, outpatient physician visits, and dispensed prescriptions. Population denominators were based on annual age- and sex-stratified population estimates. We calculated incidence per 100,000 and prevalence per 100 cases, using JoinPoint regression to identify trend changes. Cyclical patterns were tested using sine and cosine terms. RESULTS: From 1997 to 2023, the incidence of paediatric type 1 diabetes increased markedly until 2008 and then declined very gradually, with similar patterns across age and sex. Incidence was higher in boys, highest among children aged 5 to 14 years, and lowest in those aged 15 to 19 years. After 2012, prevalent cases stabilized in those under 10 and decreased in those over 10 years old. There was no evidence of cyclical trends or changes in incidence or prevalence during or after the COVID-19 pandemic. CONCLUSIONS/INTERPRETATION: We report a stabilization of type 1 diabetes incidence and prevalence, along with the absence of pandemic-related increases. These trends may in part reflect demographic changes in British Columbia's paediatric population, including a growing proportion of children from immigrant backgrounds with historically lower type 1 diabetes risk. Unfortunately, our data sources do not include ethnicity, limiting our ability to explore these patterns directly. This study will support the optimization of resource allocation and inform healthcare improvement and long-term management of childhood type 1 diabetes.
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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 ».