Common foot examination features of 247 Iranian patients with diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Iran is a Middle Eastern country with a 70 million population. There are 3 million Iranians with diabetes mellitus (DM) and there is a high incidence of non traumatic amputation in this population. Amputation is often preceded by foot deformity or ulceration. We evaluated the routine foot examination of persons with diabetes (PWD) attending an outpatient Diabetic Clinic to identify the clinical characteristics that might be early warning signs of individuals at a high risk of developing a foot ulcer or having a subsequent non traumatic amputation. METHODS: A prospective, descriptive, clinic-based study was conducted on 247 patients with diabetes mellitus in 2005. The objectives of the study were to define the abnormal features of the foot examination in PWD which could be risk factors for ulceration or amputation. RESULTS: The mean age of patients with diabetes was 52 +/- 12. The prevalence of callus in the enrolled patients was 12% and heel fissures were noted in 50%. There was a significant relationship between callus formation and the absence of tibialis posterior pulse (odds ratio 5), the presence of the hammer toe deformity (odds ratio 4), and foot ulceration (odds ratio 3). The prevalence of foot ulcers in PWD was 4%. CONCLUSION: A diabetic screening program identifying callus formation, absent pulses, and hammer toe are important early signs of individuals at an increased risk for foot ulcers. This program will facilitate early treatment to decrease the loss of limbs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».