Islet autoimmunity in young First Nations women with prediabetes and type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Type 1 diabetes in First Nations peoples is low yet type 2 diabetes is at epidemic proportions. This study aimed to determine the prevalence of islet autoimmunity in First Nations women with dysglycaemia and its association with clinical features. METHODS: One hundred and eighty First Nations women with prediabetes (n = 51) or type 2 diabetes (n = 129) were screened for any of GAD, IA-2 and ZnT8 autoantibodies using 3Screen ELISA, then ELISA for individual autoantibodies for positive screens. Associations between individual antibody positivity and clinical and metabolic characteristics were assessed. RESULTS: Of the 180 women, 16% were positive on 3Screen, comprising 10/51 with prediabetes and 18/129 with diabetes. Sixteen of 28 positive on 3Screen were also positive for at least one individual autoantibody on ELISA testing; with 5/51 (10%) with prediabetes and 11/129 (9%) with diabetes. Individual autoantibody positivity was not associated with clinical and metabolic characteristics or markers of inflammation. CONCLUSIONS: The proportion of individual autoantibody positivity among younger First Nations women with prediabetes or type 2 diabetes was 9%. Islet autoantibody positivity was not associated with a distinct clinical phenotype in this group. Longitudinal follow-up will allow assessment of glycaemic trajectories and clinical outcomes in younger First Nations women.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».