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Enregistrement W4389522069 · doi:10.3329/bjmm.v17i2.69525

Risk of Diabetes Mellitus in Carotid Artery Involvement Among Coronary Artery Disease Patients Including History of Infection and Antibiotics Uses

2023· article· en· W4389522069 sur OpenAlexaff
AKM Mustafizur Rahman, Farzana Sharmin, Mujammel Haque, Kaspia Khan, Mohammad Nazmul Karim

Notice bibliographique

RevueBangladesh Journal of Medical Microbiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Disease and Adiposity
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusCoronary artery diseaseInternal medicineCardiologyBlood sugarSurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes mellitus causes involvement of coronary artery diseases. Objective: The purpose of the present study was to determine the risk of diabetes mellitus in the involvement of carotid artery among coronary artery disease patients. Methodology: This case-control study was conducted in the Department of Cardiology at Bangabandhu Sheikh Mujib Medical University, Dhaka, Bangladesh from July 2013 to June 2015 for a period of two years. Patients who had coronary artery diseases or ischemic heart diseases and diabetes mellitus undergoing coronary angiography were selected as case of this study. In control group, age, sex match patients of IHD undergoing CAG not having DM were included. Every patient was clinically examined by detailed history and physical examination during entry into study. ECG, chest X-ray, echocardiogram, blood sugar (fasting), blood 2 hrs. after 75 gm of glucose and or breakfast were analyzed. Coronary angiography was done in all patients through femoral approach by modified Seldinger technique. Carotid arteriography was performed selective and non­selective method by Hunter head or right Judkin's catheter in standard AP, lateral and oblique views. Results: A total number of 100 patients were included in this study. Of them 50 patients were coronary artery disease with diabetes mellitus and another 50 patients were coronary artery disease without diabetes mellitus. The mean height of the DM was 163.4±8.5 cm and in NDM was 160.6±7.1 cm, mean weight of DM 63.5±7.2 kg, in NDM was 62.0±15.4 kg and mean BMI in DM was 26.24±2.36 kg/m2 and in NDM was 26.38±2.05 kg/m2. The mean total cholesterol in DM was 236.9±34.1 mg/dL and in NDM was 208.0±36.4 mg/dL, mean serum TG in DM 240.5±76.3 mg/dl and in NDM was 207.6±57.8 mg/dl and mean serum IDL in DM was 166.1±130.6 mg/dL and in NDM was 142.8±30.4 mg/dL, no significant mean difference was observed between DM and NDM in height, weight and BMI (P>0.05). Concussion: In conclusion, significant mean difference is observed between DM and NDM in total cholesterol, serum triglycerides. Bangladesh Journal of Medical Microbiology, July 2023;17 (2):82-87

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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