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Enregistrement W3125413585 · doi:10.4149/bll_2021_017

Does mean platelet volume/lymphocyte count ratio associate with frailty in type 2 diabetes mellitus?

2021· article· en· W3125413585 sur OpenAlexaboutno aff
Satılmış Bilgin, Gülali Aktaş, Gizem Kahveci, Özge Kurtkulağı, Tuba Taslamacıoğlu Duman

Notice bibliographique

RevueBratislavské lekárske listy/Bratislava medical journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory Biomarkers in Disease Prognosis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMean platelet volumeType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusMedicineInternal medicinePlateletLymphocyteImmunologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Frailty is a common problem in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM). It is considered to be associated with inflammation. Novel markers derived from hemogram, such as neutrophil/lymphocyte ratio (NLR) and mean platelet volume/lymphocyte ratio (MPVLR), are proposed as inflammatory markers. In present study, we aimed to compare NLR and MPVLR levels of frail patients with T2DM to non‑frail diabetic subjects. METHODS: Diabetic subjects were grouped in frail and non-frail groups according to the Edmonton Frail Scale. General characteristics and laboratory data of the frail and non-frail groups were compared. RESULTS: The MPVLR of the frail (3.9 [1.4-13.2] %) group was significantly higher than that of the non-frail (3.4 [1.5-6.9] %) group (p = 0.02). MPVLR was positively and significantly correlated with Edmonton Frail Scale score (r = 0.21, p = 0.03). A MPVLR level greater than 3.41 % has 71 % sensitivity and 51 % specifity in predicting frailty. CONCLUSION: We suggest that elevated MPVLR could be a finding that marks frailty in diabetic subjects. Inexpensive and easy‑to‑assess nature of the MPVLR may be useful in predicting frailty in type 2 diabetic population (Tab. 2, Fig. 1, Ref. 32).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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