IRON OVER LOAD AND ITS RELATION WITH HAEMOSTATIC PARAMETERS IN BETA-THALASSEMIA PATIENTS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Patients with beta-thalassemia major have been observed to experience changes in their coagulation profile. These changes include an elongated prothrombin time and partial thromboplastin time as well as bring down levels of natural anticoagulants and coagulation factors. The mechanisms underlying the occurrence of thrombotic tendencies in some thalassemia patients remain unclear. This study aims to examine the alterations in the iron and coagulation profile among beta-thalassemia patients. Methods: After informed consent, 50 children having beta-thalassemia, and 50 healthy controls were included in this study. Blood samples were collected and serum ferritin, haematological and haemostatic parameters were measured. Data was analysed on SPSS-24. Results: The laboratory assessment revealed 43.5% of the patients had thrombocytopenia, 54% had prolonged prothrombin time (PT), and 56% of the patients had prolonged activated partial thromboplastin time (aPTT). All estimated coagulation factors exhibited lower activity levels in comparison to the control group. Serum ferritin exhibited a positive relationship with PT and aPTT and a substantial negative relationship with total platelet count. Conclusion: High serum ferritin levels are associated to abnormal haemostatic parameters in thalassemia patients. Regular monitoring of serum ferritin levels is essential to ensure that thalassemia patients receive appropriate treatment and support. Pak J Physiol 2024;20(3):71–3, DOI: https://doi.org/10.69656/pjp.v20i3.1742
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».