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Enregistrement W3023073086 · doi:10.1210/jendso/bvaa046.540

MON-638 The WBC Differential in Relation to DKA Severity

2020· article· en· W3023073086 sur OpenAlexaffabout
Bader N. Alamri, Jaclyn Ferris, Kara Matheson, Barna Tugwell

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetic ketoacidosisDiabetes mellitusWhite blood cellIntensive care unitInternal medicinePneumoniaDifferential diagnosisMedical recordGastroenterologyEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: Diabetic ketoacidosis (DKA) is well-known to be associated with increased levels of inflammatory markers including cytokines. Interestingly, an elevated white blood count (WBC) has been associated with a higher prevalence of acute and chronic diabetes metabolic complications, including DKA, and micro- and macrovascular complications (Tong et al., 2004; Xu et al., 2013). However, very few studies have looked at the relationship between WBC differential and the severity of DKA. For instance, a study looking at platelet-to-lymphocyte ratio found it to be a significant predictor of mortality in DKA patients admitted to the intensive care unit (Liu et al., 2016). Aim: The goal of the present study is to investigate the relationship between the WBC differential and the severity of DKA. Method: This study was conducted at Dalhousie University-affiliated hospitals in Nova Scotia, Canada. Ethics approval was obtained. The medical records of 646 emergency visits for 338 patients between November 2015 to December 2018 with a provisional diagnosis of DKA were retrospectively reviewed. 84 records were excluded due to non-anion gap metabolic acidosis, and 66 were excluded due to radiological or microbiological evidence of infection (positive urine, stool or blood cultures, pneumonia, etc.). Only the first set of blood investigations were analyzed to avoid post-treatment changes in blood composition. WBC differential (neutrophils, basophils, eosinophils, immature granulocyte, lymphocytes, metamyelocytes, monocytes, and myelocytes) and severity of DKA based on pH value (mild: 7.25–7.30, moderate: 7.24-7.00, and severe: <7.00) were analyzed. Result: A total of 496 visits for 277 patients were analyzed, with about 1:1.2 male-to-female ratio and median age of 36.5 years (range 18–90 years), with no significant differences in sex or age in relation to the severity of DKA (P-value= 0.68 and 0.16, respectively). Leukocytosis (WBC >11 x10(9)/L) was seen in 65% (n=314). 32% (n=158) had mild DKA, while 56% (n=273) and 1% (n=57) had moderate and severe DKA, respectively. With increased severity of DKA, higher WBC count and hemoglobin levels were observed (P-value= 0.002 and 0.037, respectively). This is not unexpected due to hemoconcentration. However, monocytes, immature granulocytes, and basophils (percentage unit of the total WBC) increased with the severity of DKA (P-value: 0.004, <0.001, and <0.001, respectively). On the other hand, lymphocytes displayed an inverse relationship to DKA severity (P-value: 0.015). In contrast, eosinophils & neutrophils had no significant correlation to the DKA severity (P-value= 0.96, and 0.44, respectively). Conclusion: The WBC differential (namely, monocytes, immature granulocytes, basophils, & lymphocytes) is associated with the severity of DKA. We propose that the WBC differential be further studied as a prognostic indicator in patients with DKA.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,413
Score d'incertitude au seuil0,167

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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