MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1816277216

Investigation of Imbalance of Trace Elements in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus

2014· article· en· W1816277216 sur OpenAlexvenueno aff
Reza Mahdizadeh, Saeed Shirali, Padideh Ebadi

Notice bibliographique

RevueJournal of academic and applied studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusInternal medicineBody mass indexType 2 diabetesType 2 Diabetes MellitusZincMedicineEndocrinologyGlucose oxidaseChemistryGastroenterologyEnzymeBiochemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type 2 diabetes is a chronic disorder that is associated with the imbalance of trace elements which are involved in many functions especially enzyme activities. Changes in the levels of serum elements probably can create some complications in type 2 diabetes.The objective of this study was to evaluate the serum levels of the trace elements of zinc and copper, Body mass index, Glucose and HbA1c levels in patients with type 2 diabetes compared to a normal group. This case-control study was performed on 60 men with type 2 diabetes and 60 healthy men. Glucose levels were measured by glucose oxidase method. Body mass index was calculated from each person’s weight and height. The serum levels of zinc and copper were measured by atomic absorption spectrometry and the levels of HbA1c were measured by ion exchange chromatography. The results were analyzed using the SPSS software version 21, and the data were reported as Mean ± SD. In this study, the serum zinc level in the diabetic group was significantly lower than in the control group. The levels of serum copper in diabetic patients were higher than in normal subjects, but the difference was not significant. Our results suggested that the measurement of trace elements along with determination of other biochemical parameters can be performed for monitoring diabetic complications. Also, it seems impaired metabolism of these trace elementsand antagonistic interaction between them may have a contributory role in the progression of DM and its complications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of academic and applied studiesMême sujetTrace Elements in HealthTravaux en français237 207