LIPID PROFILE ALTERATION IN RHEUMATOID ARTHRITIS PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: It has been proved that rheumatoid arthritis (RA) is linked to dyslipidemia and the risk of cardiovascular complications is higher in these patients. The aim of this study was to evaluate dyslipidemia in RApatients. MATERIAL AND METHODS: In this study, RA patients were enrolled regarding the inclusion and exclusion criteria. Their demographic information and medication proles were evaluated. Clinical assessments were performed by evaluation of disease activity score (DAS28) and visual analogue scale. Moreover, laboratory investigations of lipid prole including triglycerides (TG), total cholesterol (Chol), low-density lipoprotein (LDL), and high- density lipoprotein (HDL) were performed. RESULT:Total of 150 patients with the mean age of 53.8±15.7 years, 64.4% were diagnosed with dyslipidemia. Females in menopausal ages had a higher prevalence of dyslipidemia as well as patients with longer disease duration. Considering DAS28, 100% of the patients with high disease activity were diagnosed with dyslipidemia. CONCLUSION:According to the results, patients under treatment with prednisolone and methotrexate were more affected by dyslipidemia than those with prednisolone, methotrexate, and hydroxychloroquine. In the patients under prednisolone, methotrexate, and leunomide treatment, the prevalence of dyslipidemia was signicantly lower than those used only prednisolone and methotrexate. Altogether, it is necessary to have more clinical suspicion towards dyslipidemia and its complications in the patients with a greater number of affecting factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».