Comparison of Serum Biochemical and Haematological Analyses in Patients with Age-Related Macular Degeneration and Diabetic Retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated biochemical analysis results with the aim of discovering serum levels that have possible effects and differences on age-related macular degeneration (AMD) and diabetic retinopathy (DRP). A retrospective case-control study was conducted between January 2017 and January 2018 on a total of 114 patients (84 DRP, 30 AMD) and 24 age and sex-matched control individuals. Four groups were created; 52 patients with proliferative DRP (PDR), 32 patients with nonproliferative PDR (non-PDR), 30 patients with wet AMD and 24 control individuals. Serum biochemical (HbA1C, fasting glucose, AST, ALT, C-reactive protein, albumin, total protein, uric acid, triglyceride, HDL, LDL, total cholesterol, Na, K, urine albumin) and complete blood count (CBC) analyses were performed at the time of diagnosis. Descriptive statistics, one-way ANOVA and Kruskal-Wallis tests were performed using SPSS to analyse data (Version 22.0). The mean age of patients was 63.3 years ± 6.4 (49-91year), and that of control individuals was 65.3 years ± 9.3 (50-88 year). Post hoc analysis showed statistically significant differences in HbA1c and fasting glucose levels among PDR-AMD, PDR-control, non-PDR-AMD, and non-PDR-control groups (whole, P
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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 ».