Correlation between platelet metrics and cardiovascular risk in prediabetes with coronary artery disease: A two-year cross-sectional study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Prediabetes is associated with coronary artery disease (CAD), as even a 1% increase in glycated hemoglobin (HbA1c) may increase CAD severity and associated mortality over ten years. A definite association exists between platelet indices, CAD, and diabetes mellitus. Although research has demonstrated an association between CAD and prediabetes as well as platelet indices, there have been no attempts to assess the association of platelet indices in prediabetic patients who are at risk of CAD. A cross-sectional study took place between 2019 and 2020 in the medical department of a rural medical college located in Central Maharashtra, India. A total of 180 patients with prediabetes and documented CAD on coronary angiography were enrolled in this study. For all participants, platelet indices, blood sugar levels, glycosylated hemoglobin (HbA1c) levels, lipid profiles, and anthropometric measurements were recorded, and then statistical analysis was conducted. Mean platelet volume had a substantial positive correlation with HbA1c, fasting blood sugar, postprandial blood sugar, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, body mass index, waist circumference, and waist/hip ratio, with correlation coefficients of 0.2, 0.173, 0.219, 0.218, 0.234, 0.165, 0.182, and 0.164, respectively. A significant negative correlation was found between platelet distribution width and high-density lipoprotein (HDL) level, with a correlation coefficient of −0.373. Platelet indices, which are routinely available through standard clinical investigations, can effectively predict the risk of CAD in prediabetic patients. Their strong association with multiple risk factors allows for enhanced prognosis and facilitates early intervention planning for CAD in this high-risk group.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle