Thyroid, Celiac, and Other Autoimmune Diseases and the Risk of Incident Type 1 Diabetes in Young Adulthood
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The association between autoimmune diseases and type 1 diabetes (T1D) is mostly based on studies among people with T1D at baseline. We assessed the risk of incident T1D among adolescents with other autoimmune diseases. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Included were all Israeli adolescents without a history of dysglycemia, aged 16-19 years, undergoing medical evaluation before mandatory military service between January 1996 and December 2016. Data were linked with information on adult-onset T1D from the Israeli National Diabetes Registry. The cohort was dichotomized by the presence of any autoimmune disease. Cox proportional hazards modeling was applied. RESULTS: A total of 1,426,362 people were included, of whom 38,766 (2.7%) had a history of autoimmunity at study entry (10,333 with autoimmune thyroid disease [AITD] and 9,603 with celiac disease). Over 15,810,751 person-years of follow-up, there were 37 and 740 incident cases of T1D among people with and without autoimmunity, respectively, and a crude incident rate of 9.6 and 4.8 cases per 105 person-years, respectively. In a multivariable model adjusted for sex, birth year, and sociodemographic variables, the hazard ratio (HR) for incident T1D among people with autoimmunity was 2.19 (95% CI 1.57-3.04) versus those without. Results persisted when islet autoantibody data were used as mandatory criteria for T1D case definition (HR 2.22, 95% CI 1.13-4.35). The HRs among people with AITD and celiac disease were 3.99 (2.5-6.4) and 2.82 (1.46-5.45), respectively. CONCLUSIONS: Autoimmune diseases in late adolescence were associated with an increased risk of T1D in adulthood in both sexes, especially among those with AITD and celiac disease.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».