Pattern of platelet indices in hypertension: a single-centre experience for a primary care setting
Notice bibliographique
Résumé
Search, G -Funds CollectionBackground.As a neglected piece of cell blood count, platelet indices are readily available in a primary care setting.Current literature aimed at the role of platelet indices in hypertensive disorders is focused mainly on a single platelet index.Objectives.To better clarify alterations in the pattern of platelet indices in hypertensive disorders, we investigated the relation between a set of platelet indices and hypertensive disorders defined by ambulatory blood pressure monitoring (ABPM).Material and methods.This cross-sectional study was conducted on 283 patients referred to the Hypertension Clinic of our hospital.ABPM was performed for all cases, and patients were accordingly classified as hypertensive (61.8%) and non-hypertensive (38.2%), as well as dipper (60%) and non-dipper (40%).Blood samples were collected for cell blood count, and ensuing platelet indices were compared between these groups.Results.The mean level of plateletcrit (PCT) was significantly higher in hypertensive subjects than non-hypertensive individuals (0.235% versus 0.251%, p = 0.03).The difference of mean platelet volume (MPV), platelet distribution width (PDW) and platelet large cell ratio (PLCR) was not significant between hypertensive and non-hypertensive cases.The levels of platelet indices were not significantly different between dipper and non-dipper individuals.The mean MPV and PLCR was significantly higher in hypertensive patients with coexisting diabetes mellitus.Conclusions.We identified a different pattern of platelet indices as "elevated plateletcrit and normal other platelet volume indices" in hypertensive patients.Considering the patterns of alteration in platelet indices, it may be better to describe their role as a biomarker in hypertensive disorders.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».