Evaluation of Serum Electrolyte Levels in Patients With Anemia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Anemia is one of the most prevalent diseases globally. Various diseases have linked anemia with electrolyte disturbance. However, the local data are limited. In this study, we will determine the prevalence of electrolyte imbalance in anemic patients. METHODS: This case-control study was conducted in a tertiary care hospital from January 2021 to July 2021. A total of 500 anemic patients were enrolled in the study after informed consent. Another 500 non-anemic patients were enrolled as the control group. Blood was taken from both groups and send for assessment of electrolytes. RESULTS: Sodium levels were significantly lower in anemic patients compared to non-anemic patients (131.42 ± 0.82 meq/L vs. 135.57 ± 0.42 meq/L; p-value: <0.0001). Potassium levels were significantly higher in anemic patients compared to non-anemic participants (4.37 ± 0.12 meq/L vs. 4.09 ± 0.11 meq/L; p-value: <0.0001). Chloride levels were significantly higher in participants with anemia compared to non-anemic participants (103.92 ± 0.46 meq/L vs. 100.99 ± 0.41 meq/L). CONCLUSION: Our study indicates that sodium levels and potassium levels are impacted in patients with anemia compared to patients without anemia. Close monitoring of serum electrolytes is suggested in patients with anemia to avoid complications and life-threatening conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».