Prevalência e riscos de diabetes e hipertensão em pacientes com dengue: uma metanálise
Notice bibliographique
Résumé
A dengue, uma doença infecciosa transmitida por mosquitos, é exacerbada por diabetes e hipertensão, aumentando a gravidade e complicações. Prevenção foca no controle de mosquitos. Estudos analisam essa relação. Foram incluídos estudos sobre a associação entre dengue, diabetes e hipertensão em adultos, focando na mortalidade. Bases de dados utilizadas: Google Scholar, ScienceDirect e MEDLINE. Dois revisores independentes realizaram triagem, extração de dados e avaliação do risco de viés usando a escala Newcastle-Ottawa. Análises estatísticas foram conduzidas com o software JASP. Após uma busca em bases de dados, 205 artigos foram inicialmente identificados. Após triagem, 35 estudos foram incluídos. Os resultados mostraram uma prevalência de diabetes de 16% e hipertensão de 22% entre pacientes com dengue. Odds ratios indicaram que diabetes e hipertensão aumentam significativamente o risco de complicações graves da dengue. A avaliação do risco de viés foi conduzida usando a escala de Newcastle-Ottawa, variando de 4 a 9 estrelas. Esses achados indicam um risco significativamente maior dessas condições entre pacientes com dengue. A heterogeneidade elevada entre os estudos reflete variações metodológicas e populacionais. É essencial monitorar essas comorbidades para melhorar os desfechos clínicos em dengue.
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 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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».