Bioelectrical Signals Detection of Hyperglycaemia and Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension and Gestational Diabetes Mellitus (GDM) are critical conditions that can significantly impact both maternal and fetal health during pregnancy.GDM, a form of diabetes first identified during pregnancy, impairs cell glucose utilisation, leading to elevated blood sugar levels.This condition not only jeopardises the pregnancy but also affects the unborn child's well-being.Effective management of GDM, through diet, exercise, and medication when necessary is crucial for maintaining maternal and fetal health and preventing complications during labour.The study examined Iraqi pregnant women's hypertension and GDM rates and development.These circumstances were detected and monitored using bioelectrical impedance analysis.The study sampled 12 pregnant women for blood pressure, glucose, and bioimpedance measurements.The study found that gestational age raised blood pressure and glucose, indicating hypertension and hyperglycemia.Bioimpedance varied with frequency and gestational age.These findings highlight the potential benefits of early screening and intervention for pregnancy-related health issues.An oral glucose tolerance test (OGTT) with a 75g glucose challenge was used between 24 and 28 weeks of gestation.The study included 12 women from Al-Elwea Maternity Hospital, averaging 22.55 5.3 years old.The results showed differences in amniotic fluid index, positive CRP in all patients, and pulse rates between 95-115 beats per minute.All individuals had positive cardiotocography (TOCO) and foetal heart rates of 130-140 beats per minute.Blood pressure ranged from 110/70 to 140/85 mmHg, and blood glucose levels averaged 133-161 mmol/l over four post-OGTT periods.Bioelectrical impedance was 3.805-6.03ohms, with phase angles of 9.469-15.037degrees.The study emphasises early detection and treatment of hypertension and GDM in pregnant Iraqi women.Bioelectrical impedance analysis is an innovative way to detect and monitor these disorders.Early screening and treatment can reduce pregnancy problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».