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Enregistrement W2978588040 · doi:10.29309/tpmj/2019.26.10.3721

Impact of BMI on serum uric acid levels in females in local population.

2019· article· en· W2978588040 sur OpenAlexaff
Sardar Muhammad Alfareed Zafar, Rahat Naseem, Samia Jawed, Saima Mukhtar, Farhat Ijaz, Benash Altaf

Notice bibliographique

RevueThe Professional Medical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensContinental (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUric acidHyperuricemiaBody mass indexInternal medicinePopulationGastroenterologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Body mass index is the fat content of body whereas hyperuricemia is the condition when serum uric acid level crosses the optimum normal level. Increase in BMI may influence serum uric acid. Objective: To find out the relationship of BMI with serum uric acid level in local population. Study Design: Cross sectional study. Setting: Lady Aitchison hospital Lahore. Period: March 2017- August 2017. Material and Methods: Written informed consent was taken prior to data collection. Detailed history was asked and weight in kilograms and height in meters was noted. Body mass index was calculated. Uric acid was measured by uricase method after taking 1 ml venous blood under aseptic measures. Results: Body mass index and serum uric acid of the subjects were compared with the standard values that were 24.99kg/m2 and 5.7mg/dl and statistical analysis showed a significant difference (p-0.023 and p-0.000) respectively. Simple linear regression revealed 0.391 units change in serum uric acid level with one unit change in BMI. Conclusion: Serum uric acid increased with increase in BMI.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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