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Enregistrement W3200928220 · doi:10.29309/tpmj/2018.25.09.141

BETA THALASSEMIA

2018· article· en· W3200928220 sur OpenAlexaff
Iqbal Ahmed, Muhammad Ammar Sadiq, Umair Arshad, Hafiz Muhammad Anwar ul Haq, Sobia Tabassum, Arshia Sabir, Muhammad Ejaz ul Haq

Notice bibliographique

RevueThe Professional Medical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensDeer Lodge Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThalassemiaImpaired glucose tolerancePediatricsDiabetes mellitusDemographicsBlood transfusionFerritinInternal medicineType 2 diabetesDemographyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Inadequate Blood Transfusion is responsible for various problemsin children with Thalasseima. On the other hand, repeated transfusions are related with hazards.About 25-50% of the children with thalassemia major have impaired glucose tolerance (IGT)or diabetes. Objectives: To find out the frequency of IGT in children with blood transfusiondependent β thalassemia. Study Design: Descriptive analytical study. Setting: Department ofPediatrics, Shahida Islam Teaching Hospital, Lodhran. Period: 1st July 2017 to 31st December2017. Material and Methods: Known 120 cases of beta Thalassemia major children between3-17 years of age that were regularly transfused. Demographics, disease history and personalinformation regarding all the patients were collected. Glucose tolerance test was performedand Serum ferritin levels were measured. Results were analyzed by SPSS software version20.0. Results: There were 78 (65.0%) children between 3-10 years and 42 (35.0%) between11-17 years. There were 70(58.3) male and 50 (41.7%) female. Frequency of impaired glucosetolerance was noted in 15 (12.5%). Conclusion: Frequency of IGT is high amongst children withthalassemia major having regular blood transfusions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0110,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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