Frailty in Diabetic Subjects during COVID-19 and Its Association with HbA1c, Mean Platelet Volume and Monocyte/Lymphocyte Ratio
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frailty is associated with increased risk of hospitalization in diabetic patients. Both SARS-CoV-2 pandemic and type 2 diabetes mellitus contribute to the frailty. In this study we aimed to observe clinical and laboratory indices of the diabetic subjects during COVID-19 pandemic who were either frail or not according to Edmonton frail score. Material and methods: During the pandemic era, 100 consecutive patients with type 2 diabetes mellitus divided into two groups either as frail or non-frail according to the Edmonton Frail Scale scores. Laboratory and clinical features of the frail and non-frail subjects were compared. Results: Frail patients were older than the non-frail diabetics. Blood urea, serum creatinine, eGFR, plasma albumin, total cholesterol, triglyceride, HbA1c, mean platelet volume (MPV), and monocyte lymphocyte ratio (MLR) levels of the frail and non-frail groups were significantly different. Moreover, Edmonton frail score was significantly and positively correlated with blood urea, serum creatinine, MLR, MPV, HbA1c and inversely correlated with eGFR and plasma albumin levels. Conclusions: We think that HbA1c, MPV and MLR could be surrogate markers of frailty in diabetic elderly during COVID-19 outbreak. Strategies to keep them in normal range do not only improve diabetes control but also reduce the risk of frailty in this population.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».