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Enregistrement W2910086718 · doi:10.14740/jem.v8i6.537

Assessment of the Platelet Parameters in Children With Type 1 Diabetes Mellitus

2018· article· en· W2910086718 sur OpenAlexvenueno aff
Özlem Korkmaz

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMean platelet volumeInternal medicinePlateletGlycemicDiabetes mellitusGastroenterologyType 1 diabetesType 2 Diabetes MellitusHemoglobinEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this study was to assess platelet morphological parameters in children and adolescents with type 1 diabetes mellitus (T1DM) and to determine the factors affecting those parameters. Methods: A total of 80 children with type 1 diabetes mellitus and 80 healthy control subjects were included in this study. All subjects’ platelet parameters including platelet count (PLT), mean platelet volume (MPV), platelet distribution width (PDW) and plateletcrit (PCT) levels were measured. Age at diagnosis, duration of diabetes, and hemoglobin A1c (HbA1c) levels of patients with T1DM were also recorded. Results: There was no significant difference in PLT, MPV, PDW and PCT values between patients and controls (P > 0.05). PCT and PLT values were higher in patients with poor metabolic control compared to the other cases (P = 0.002, P = 0.005). Positive correlation was found between HbA1c and PCT (r = 0.28, P = 0.01). There was no correlation between HbA1c and MPV, PDW and PLT. Conclusions: Indices of platelet morphology such as PCT, PLT, PDW and MPV were similar in children with T1DM and in healthy controls. However, an increase in PCT values in poor glycemic control group and a significant positive correlation between PCT and HbA1c were observed, suggesting that PCT levels may be an early marker of vascular complication. J Endocrinol Metab. 2018;8(6):144-148 doi: https://doi.org/10.14740/jem537

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 enseignants0,002
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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