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Enregistrement W3011133909 · doi:10.26355/eurrev_201903_17259

Hyperglycemia effect on red blood cells indices.

2019· article· en· W3011133909 sur OpenAlexaff
Bader N. Alamri, Aban Bahabri, A A Aldereihim, M Alabduljabbar, M M Alsubaie, Dhekra Alnaqeb, Ebtehal Almogbel, N.S. Metias, Omar Alotaibi, Khalid Al‐Rubeaan

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMean corpuscular volumeGlycemicMean corpuscular hemoglobin concentrationMedicineMean corpuscular hemoglobinRed blood cell distribution widthHemoglobinDiabetes mellitusRed blood cellInternal medicineBlood cellType 2 diabetesEndocrinologyPhysiologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Hyperglycemia has an effect on all body tissues; one of them is the bone marrow. This effect is related to protein glycation and other chemical and physiological changes of red blood cells (RBCs). The aim of this study was to assess the effect of hyperglycemia on different RBCs indices along with evaluating these changes in the normal physiology and chronic diabetes complication pathology. PATIENTS AND METHODS: This is a cross-sectional hospital-based study of 1000 type 2 Saudi diabetic patients without any hematological diseases. Patients were fully evaluated clinically and biochemically with full blood hematological parameters assessment. The studied cohort matched the general characteristics of Saudi type 2 diabetic patients. RESULTS: This study shows that hyperglycemia increases the red blood cells count, mean corpuscular volume (MCV), mean corpuscular hemoglobin (MCH), mean corpuscular hemoglobin concentration (MCHC). Red blood cell distribution width (RDW) was negatively correlated with poor glycemic control. Concurrently, the presence of micro and macroangiopathies with hyperglycemia shortens the lifespan of RBCs. CONCLUSIONS: We conclude that hyperglycemia has an imposing effect on RBCs count and its physiological function, which can be normalized effectively with good glycemic control.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations66
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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