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Enregistrement W792940102

Is poor metabolic control inevitable in adolescents with type 1 diabetes

2001· article· en· W792940102 sur OpenAlexaff
Denis Daneman, Jill Hamilton

Notice bibliographique

RevueAnales de Pediatría · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Management and Research
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolic control analysisMedicinePsychosocialType 1 diabetesDiabetes mellitusType 2 diabetesInsulin resistancePediatricsEndocrinologyPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Numerous studies provide evidence that metabolic control deteriorates during adolescence in those with type 1 diabetes compared to younger children and adults1-4. Recently, in an evaluation of 2873 children and teens with type 1 diabetes from 17 countries, adolescents were found to have higher HbA1c levels than younger children, and fewer (29 versus 41%) could be considered in “good” metabolic control defined by HbA1c levels <8%3. Furthermore, in the Diabetes Control and Complications Trial (DCCT), the adolescents achieved HbA1c levels that were, on average, 1% higher than those in the adults in both the conventional and intensive treatment cohorts1. Of note, in all of these studies, higher HbA1c levels were reported even though the teens were receiving a higher insulin dosage (in units/kg) than prepubertal or adult subjects1,3. This article explores the biologic/physiologic and psychologic/psychosocial factors that may account for rising HbA1c levels during adolescence. We conclude that insulin resistance of puberty is an important factor which contributes to, and is a consequence of, poor metabolic control.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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