The Effect of Temperature Difference in the Same Quarter on Blood Biochemical Levels in Patients with Cerebral Infarction in Northeast China and Hainan
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The study examines the impact of temperature differences within the same season on blood biochemical levels in cerebral infarction patients in Northeast China and Hainan. To study the effect of temperature differences in the same season on blood biochemical levels in patients with cerebral infarction in Northeast China and Hainan. Methods: A total of 393 patients with cerebral infarction in a certain area of Northeast China and 343 patients with cerebral infarction in a certain area of Hainan were selected from November 2021 to March 2022, and then the general medical history data and blood biochemical test results of patients with cerebral infarction were collected. A binary logistic regression analysis was performed on the data. Results: In the same quarter, there was a significant correlation between cerebral infarction in patients in Northeast China and Hainan (OR = 0.034, p = 0.000). Gender, smoking, drinking, hypertension, diabetes, coronary heart disease, and triglycerides are high risk factors for cerebral infarction. Conclusion: The incidence of cerebral infarction in patients in Northeast China and Hainan was significantly associated within the same quarter.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».