Exploring the Correlates of Hematological Parameters With Early Diabetic Nephropathy in Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (DM) with nephropathy is a common complication in poorly controlled diabetes. Uncontrolled DM leads to intraglomerular vascular changes that cause physical injury to capillary walls, causing a profibrotic response in kidneys. The present study aimed to determine the association of hematological markers with microalbuminuria in early diabetic nephropathy. METHODS: A single-center, cross-sectional study was conducted over the period of two years at the Department of Medicine of Pradyumna Bal Memorial Hospital, Kalinga Institute of Medical Sciences. A total of 90 patients diagnosed with type 2 DM were classified into two groups (group A and group B) according to microalbuminuria; there were 45 patients in each group. Levels of hematological markers, i.e., neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and red cell distribution width (RDW), between the study groups were examined and compared. RESULTS: A significant difference in NLR was found between groups A and B (p = 0.001). A statistically significant difference in RDW was found between the groups (p = 0.015). Receiver operating characteristic curve analysis of inflammatory markers and microalbuminuria prediction showed an area under the curve of 0.814 for NLR and 0.656 for RDW. CONCLUSION: Hematological parameters like NLR and RDW are elevated in early diabetic nephropathy patients. NLR is found to be a better marker than RDW in predicting early nephropathy.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».