Clinical Profile of Diabetic Nephropathy and Correlation With Intrarenal Resistivity Index by Duplex Ultrasonography
Notice bibliographique
Résumé
Background: To study the clinical profile of Diabetic nephropathy and the correlation of intrarenal resistivity index with parameters of renal dysfunction like Glomerular filtration rate, Serum Creatinine, micro and macroalbuminuria. Methods: This was a cross sectional observational study carried out over a period of 2 years. Patients of type 2 Diabetes as per WHO criteria who had nephropathy were included. A Detailed history was taken and clinical examination was done. Urine routine and microscopic examination and biochemical investigations were done. Patients were subjected to ultrasound of kidneys and renal doppler. Results: A total of 160 patients of type 2 diabetes with diabetic nephropathy were studied. They were divided into two groups based on intrarenal resistivity index (IRI) by duplex ultrasonography as Group I: Patients with IRI ? 0.70 (n = 72) and Group II: Patients with IRI > 0.70 (n = 88). Mean age in group I was 50.42 ± 4.89 and in group II was 60.34 ± 7.92 (P = 0.000). Mean duration of diabetes mellitus in group I was 4.57 ± 3.65 years and 11.25 ± 6.97 years in group II. Mean systolic BP in group II was 144.09 ± 16.79 mmHg whereas in group I it was 128.47 ± 13.07 mmHg, 80.55% in group I were in the early stage of nephropathy whereas 69.32% patients of group II were in established stage of nephropathy. On multivariate analysis, factors which independently affected IRI were age, Hypertension, Complications - Coronary artery disease and retinopathy, Macroalbuminuria, Decreased creatinine clearance. Conclusions: Intrarenal resistivity index as assessed by duplex ultrasonography is a non-invasive parameter that can be correlated with the clinical profile and biochemical parameters of renal dysfunction type II diabetes mellitus with diabetic nephropathy. doi: http://dx.doi.org/10.4021/wjnu41w
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».