Comparison of serum C3 complement levels between young women with recurrent urinary tract infection and healthy women
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundC3 complement plays a pivotal role in the complement cascade, subserves several critical functions in human immune response and enhancing bacterial killing and its levels correlate with infectious diseases. However, the association of C3 with recurrent urinary tract infection (UTI) is still debatable.AimThe aim of this study was to assess the correlation of serum C3 levels and recurrent UTI among young women.Materials and methodsThirty-four recurrent UTI patients whose diagnosed based on Society of Obstetricians and Gynecologists of Canada and European Association of Urology criteria and 34 healthy young women, aged 15–50 years old, were included in this study. Risk factors and clinical manifestations were evaluated and serum C3 levels were measured by ELISA. Correlations of risk factors, clinical manifestation and C3 levels with recurrent UTI were analyzed with chi-square test and Fisher’s exact test or t-test as appropriate with data.ResultsThis study found that some risk factors (age [p = 0.000], sexual intercourse frequency [p = 0.00], marital status [p = 0.000] and intrauterine device contraception [p = 0.000]) and clinical manifestations (fever [p = 0.000], dysuria [p = 0.000], frequent urination [p = 0.000], supra-pubic discomfort [p = 0.000] and flank pain [p = 0.006]) were correlated with recurrent UTI. Although this study found that serum C3 levels were significantly different between recurrent UTI patients and healthy young women group (mean 42.08 μg/ml ± 1.20 vs 42.75 μg/ml ± 0.71, p = 0.008), this difference is not clinically relevant.ConclusionIn this study setting, the levels of C3 among young women with recurrent UTI were lower than healthy women but were not significant clinically.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».