Prevalence of Musculoskeletal Manifestations in Type 2 Diabetes: A Single Centre, Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The study was aimed to evaluate the prevalence of musculoskeletal manifestations in patients with type 2 diabetes (T2D). Materials and methods: In this single center, cross sectional study, 300 patients with clinically documented T2D were recruited from the outpatient clinic. Demographics, diabetes history, family history, treatment modalities, musculoskeletal symptoms were self-reported by participants. Anthropometric measurements and musculoskeletal examination were conducted by investigators. Complete blood count, fasting and postprandial plasma glucose, glycated hemoglobin (HbA1c), urine analysis, and X rays of the symptomatic joints were performed. Results: Of 300 patients with T2D, musculoskeletal manifestations were observed in 50.7%. Osteoarthritis of the knee was the most common manifestation (20.3%) followed by carpal tunnel syndrome (10.7%), adhesive capsulitis (8.3%), diffuse idiopathic skeletal hyperostosis (7.3%), diabetic cheiroarthropathy (6.0%), flexor tenosynovitis (2.3%), and Dupuytren’s contracture (0.7%). Age (p = 0.001), T2D duration (p = 0.004), BMI (p = 0.031) and HbA1c (p= 0.006) were associated with increased prevalence of musculoskeletal manifestations. Conclusions: Prevalence of musculoskeletal manifestations is higher in people with T2D. Advanced age, longer duration of disease, overweight and high HbA1c levels are associated with increased prevalence of musculoskeletal manifestations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».