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Enregistrement W2938660310 · doi:10.14740/jem.v9i1-2.551

Selenium Treatment Effect in Auto-Immune Hashimoto Thyroiditis in Macedonian Population

2019· article· en· W2938660310 sur OpenAlexvenueno aff
Nevena Manevska, Siniša Stojanoski, Tanja Makazlieva

Notice bibliographique

RevueJournal of Endocrinology and Metabolism · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLevothyroxineEuthyroidMedicineThyroiditisInternal medicineEndocrinologyThyroidPopulationHormoneGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Selenium (Se), a necessary trace mineral for humans, has the highest concentration in the thyroid gland and is known of its anti-oxidant and anti-inflammatory properties. Many studies have reported that Se has a close relationship with auto-immune Hashimoto’s thyroiditis (HT), characterized by the presence of anti-thyroid peroxidase (aTPO) auto-antibodies. Methods: Five hundred thyroid patients, males and females, mean age 46 ± 19 years, with diagnosed HT, were included in the study. Euthyroid forms of HT were treated with Se only, while patients with thyroid-stimulating hormone (TSH) > 10 µIU/mL were treated with both substitutional therapy of levothyroxine and Se. Results: In around 37% of the patients treated with Se 3 × 50 µg/day with aTPO > 1,000 IU/mL, aTPO remained unchanged after 12 months, while 24.16% had aTPO 1,000 IU/mL, while 79.20% with aTPO between 500 and 1,000 IU/mL. In euthyroid group (Se only), the biggest response (30.56%) was seen in patients with the highest titer of aTPO > 1,000 IU/mL. Conclusion: Se treatment is effective in reducing the levels of aTPO in patients with HT, alone or in combination with levothyroxine. This is due to the anti-inflammatory and anti-oxidant effect of Se. Our study promotes the concept of Se treatment in patients with euthyroid or hypothyroid state, with increased titers of aTPO. J Endocrinol Metab. 2019;9(1-2):22-28 doi: https://doi.org/10.14740/jem551

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
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