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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».