The Prevalence and Associated Predictors for Diabetes Mellitus in Adult Patients With Thyroid Nodules
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes mellitus (DM) and thyroid nodules (TNs) with the risk of malignancy are increasing globally. Hence, we conducted this study to evaluate the prevalence and the associated predictors for DM among adult patients with TNs in Royal Commission Hospital, Kingdom of Saudi Arabia (KSA). Methods: A retrospective study was conducted between January 1, 2015 and December 31, 2021. Patients with documented TNs based on the American College of Radiology Thyroid Imaging Reporting and Data System (ACR TI-RADS) were recruited. Then the prevalence and associated risk factors for DM were assessed. Result: Three hundred ninety-one patients who had TNs were recruited. The median (interquartile range (IQR)) age was 46.00 (20.0) years, and 332 (84.9%) of the patients were females. There was a high prevalence of DM (24.0%) among adult patients with TNs. In the univariate analysis, there were significant associations between diagnosed DM among adult patients with TNs and age, gender, 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) level, hypertension, bronchial asthma, free triiodothyronine (FT3), white blood cell count, low-density lipoprotein (LDL), high-density lipoprotein (HDL) and triglycerides. In the multivariate analysis, there were significant associations between diagnosed DM among adult patients with TNs and age (odds ratio (OR) 1.037 (95% confidence interval (CI) 1.012 - 1.062)), hypertension (OR 0.374 (95% CI 0.203 - 0.689)), FT3 level (OR 0.635 (95% CI 0.412 - 0.980)), LDL (OR 0.643 (95% CI 0.456 - 0.907)) and HDL (OR 0.654 (95% CI 0.465 - 0.919)). Conclusion: There was a high prevalence of DM among patients with TNs. Age, hypertension, FT3, LDL and HDL were significantly associated with DM and TNs.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».