Patterns in the Incidence (1994–2018) and Prevalence (2004–2018) of Type 1 and Type 2 Diabetes Among Nova Scotian Youth Under 20 Years of Age
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Rates of type 1 and type 2 diabetes (T1D and T2D, respectively) in youth may be increasing globally, but findings vary across populations. We aimed to determine changes in incidence and prevalence of T1D and T2D over a 25-year period (1994-2018) in youth <20 years of age in Nova Scotia (NS). METHODS: This population-based descriptive epidemiologic study used the Diabetes Care Program of the NS Registry that prospectively collects population-based records for all cases of diabetes in youth. Incidence (1994-2018) and prevalence (2004-2018) of T1D and T2D were calculated per 100,000 for 5-year periods using national census population estimates (0-19 years) and analyzed by sex, age group, and rural vs urban residence. RESULTS: Incidence (95% confidence interval [CI]) of T1D rose from 26.4 (23.0-29.7) in 1994-1998 to 37.9 (33.3-42.6) in 2014-2018 in 0-14-year-olds. The average annual increase was 0.7 (0.43-0.97) per 100,000. Incidence appeared to plateau after 2008, except in 10-14-year-olds, where it continued to rise. Prevalence (95% CI) of T1D for youth 0-19 years of age increased from 288.4 (278.2-298.6) per 100,000 in 2004-2008 to 333.4 (321.7-345.1) in 2014-2018. Incidence of T2D in 10-19-year-olds rose from 2.9 per 100,000 in 1994-1998 to 13.0 per 100,000 in 2014-2018 and was higher in females and youth living in rural areas. CONCLUSIONS: Incidence of both types of diabetes in NS is high and continuing to rise. Patterns in T1D incidence align with those reported in other high-incidence populations. Incidence and prevalence of T2D in NS youth were similar to or higher than most previous reports despite the lower ethnic diversity in NS compared with other high-incidence populations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».