Effect of smoking on differential white cell count and hemoglobin level in healthy smokers and controls: A comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cigarette smoking alters inflammation indicators, which has been linked to cardiovascular disease as well as inflammatory disorders. The toxicity of tobacco has an effect on the oxygen saturation of haemoglobin. Total and differential leukocyte count (DLC), as well as oxygen saturation of haemoglobin, were measured in healthy smokers and nonsmokers in order to determine whether or not they were smoking. Methods: The participants in this cross-sectional study totaled 80 persons in good health. A questionnaire was utilised to gather information on smoking habits as well as anthropometric measurements such as height, weight, and body mass index (BMI). In order to count total and DLC cells in blood samples, the MS-9 automated haematological cell counter was employed. The fingertip pulse oximeter was used to test the oxygen saturation of the haemoglobin. Results: Compared to non-smokers, smokers had higher TLC (P <0.001), lymphocyte (P< 0.002), granulocyte (P 0.01), and monocyte counts (P 0.03) and lower SpO2 (P 0.03). Conclusion: The study concluded that smokers' TLC, DLC, and haemoglobin oxygen saturation should be evaluated during diagnosis, interpretation, and therapy. The elevated TLC and DLCs seen in this study may be linked to chronic inflammation and increased CVD risk in smokers. Quitting smoking is therefore beneficial to health. Keywords: SpO2; Oxygen Saturation of Hemoglobin; Total and Differential Leukocyte Count; Smokers
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».