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Enregistrement W4294237942 · doi:10.25259/jhas_13_2022

Abnormal glucose homeostasis in patients of HbEβ-thalassemia: Prevalence and possible pathogenesis using the Oxford HOMA model

2022· article· en· W4294237942 sur OpenAlexaff
Ankita Sen, Pranab Kumar Sahana, Prantar Chakrabarti, Pramit Ghosh, Tuphan Kanti Dolai, Rajib De

Notice bibliographique

RevueJournal of Hematology and Allied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlucose homeostasisThalassemiaMedicineHomeostasisDiabetes mellitusPathogenesisInternal medicineInsulin resistanceBeta thalassemiaEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Eβ-thalassemia, the most serious form of HbE syndromes, may develop pre-diabetes (PD) and diabetes mellitus (DM), together constituting abnormal glucose homeostasis (AGH) as an endocrinopathy. This study aims to assess AGH prevalence and pathogenesis in this thalassemia subtype. Material and Methods: A cross-sectional study was conducted at a tertiary care hospital from February 2017 to December 2018 (1.9 years). One hundred and four HbEβ-thalassemia patients were randomly selected aged ≥5 years, irrespective of transfusion requirement. AGH was diagnosed by the American Diabetes Association criteria. The patient’s history, relevant examination details, and parameters related to glucose homeostasis were studied. The homeostasis assessment (HOMA) model of Oxford University was used, and formulae were applied to calculate HOMA-insulin resistance (IR) or HOMA-β (β-cell function). Results: The status of glucose homeostasis was as follows: Normal glucose homeostasis tolerance 83/104(79.8%), PD 20/104(19.2%), and DM one(1%). The patient’s age, age of starting transfusions, and HOMA-IR were significantly related to AGH. AGH was inversely associated with the age of starting chelation, though not significant (P = 0.07). There was no statistical significance of AGH development, with transfusion dependence (P = 0.63), family history of DM (P = 0.42), hepatitis C (P = 0.36), and higher ferritin levels (800/1000/1500/1700 ng/ml) (P > 0.5)/HOMA-β (P > 0.5). Conclusion: HbEβ-thalassemia patients are prone to develop AGH including overt diabetes. It is related to the patient’s age, age of initiation, and duration of transfusion therapy. The likely mechanism of pathogenesis is IR, though pancreatic β-cell destruction may also be contributory.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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