Ischemic priapism: Can eosinophil count and platelet functions be positive predictive factors in etiopathogenesis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We evaluated the relation between ischemic priapism (IP) and blood count parameters in IP patients. We especially wanted to examine the contribution of eosinophil count (EC), platelet count (PC), and mean platelet volume (MPV) values, which are suspected predictive parameters for vascular endothelium damage and venoocclusive pathogenesis and etiopathogenesis, particularly in IP. METHODS: A total of 40 IP patients fulfilled the study criteria. Forty healthy volunteers in a similar age group were included as the control group. Complete blood count values were compared between the two groups. Intergroup comparisons were performed using the Mann-Whitney U test, and the chi-square test was used to assess the relationship between categorical variables in the patient groups. The area under the curve was calculated by receiver operating characteristic (ROC) regression analyses. Epidemiological diagnosis percentages were calculated by finding cutoff values. RESULTS: The IP group's high MPV, PC, and EC values compared to those of the control group were detected to be statistically significant (p<0.001, p=0,03, p=0.001, respectively). No statistically significant difference was observed between the two groups for other blood count parameters. Statistically significant values for IP were measured as MPV: positive predictive value: 84%; EC: positive predictive value: 71.4%; and PC: positive predictive value: 61.4%. CONCLUSIONS: High MPV, PC, and EC values are significant positive predictive factors in IP etiopathogenesis. No proof was detected for other blood count parameters playing an active role in IP etiopathogenesis.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».