Type 2 Diabetes, Medication-Induced Diabetes, and Monogenic Diabetes in Canadian Children A prospective national surveillance study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE — To determine in Canadian children aged 18 years the 1) incidence of type 2 diabetes, medication-induced diabetes, and monogenic diabetes; 2) clinical features of type 2 diabetes; and 3) coexisting morbidity associated with type 2 diabetes at diagnosis. RESEARCH DESIGN ANDMETHODS — This Canadian prospective national surveil-lance study involved a network of pediatricians, pediatric endocrinologists, family physicians, and adult endocrinologists. Incidence rates were calculated using Canadian Census population data. Descriptive statistics were used to illustrate demographic and clinical features. RESULTS — From a population of 7.3 million children, 345 cases of non–type 1 diabetes were reported. The observed minimum incidence rates of type 2, medication-induced, and monogenic diabetes were 1.54, 0.4, and 0.2 cases per 100,000 children aged18 years per year, respectively. On average, children with type 2 diabetes were aged 13.7 years and 8 % (19 of 227) presented before 10 years. Ethnic minorities were overrepresented, but 25 % (57 of 227) of children with type 2 diabetes were Caucasian. Of children with type 2 diabetes, 95 % (206 of 216) were obese and 37 % (43 of 115) had at least one comorbidity at diagnosis. CONCLUSIONS — This is the first prospective national surveillance study in Canada to
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».