Uzun Dönem Oral Antidiyabetik ve İnsülin Kullanımında Nöropatik Ağrı Seyrinin Karşılaştırılması
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Bu çalışmada uzun dönem oral antidiyabetik ve insülin kullanan tip 2 diyabetes mellituslu hastalarda nöropatik ağrının diğer risk faktörleri ile birlikte karşılaştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Amerikan Diyabet Cemiyeti kriterlerine göre Tip 2 diyabetes mellitus olan 100 hasta çalışmaya alındı. Hastalara nörolojik muayene yapılıp, LANSS (Leeds Assesment of Neuropatic Symptoms and Signs) ve McGill Melzack Ağrı Sorgu Formu uygulandı. LANSS ≥12 olan hastalar Nöropatik Ağrılı gurup ve LANSS <12 olan hastalar Nöropatik Ağrısız gurup olarak ayrıldı. Guruplar demografik özellikler, diyabet süresi, kullanılan antidiyabetik tedavi, serum glukoz ve HbA1c değerleri, hipertansiyon ve hiperlipidemi varlığı açısından karşılaştırıldı. Bulgular: Hastaların %51’inde nöropatik ağrı saptandı. Nöropatik Ağrılı gurupta ileri yaş, uzun diyabet süresi, yüksek serum glukoz ve HbA1c düzeyleri, hipertansiyon varlığı Nöropatik Ağrısız gurupla karşılaştırıldığında anlamlı fark bulundu. (P<0.05) Her 2 gurup arasında cinsiyet, hiperlipidemi varlığı, kullanılan antidiyabetik tedavi açısından anlamlı bir fark bulunmadı (P>0.05). Hastalarda nöropatik ağrı lokalizasyonu en sık alt ve üst ekstremite distalinde, paterni paroksismal ve spontan, tanımında en sık kullanılan ifadeler ‘sıcaklık veren’ ‘diken diken’ ve en sık tetikleyen faktör anksiyeteydi. Sonuç: Tip 2 diyabetes mellitus hastalarında nöropatik ağrı gelişiminde; ileri yaş, uzun diyabetes mellitus süresi, kötü glisemik kontrol ve hipertansiyon varlığı önemli rol oynamaktadır. Cinsiyet, hiperlipidemi varlığı, kullanılan antidiyabetik tedavi ise nöropatik ağrı gelişiminde farklılık yaratmamaktadır.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».