Osteoaertrit Tanılı Hastalarda Platelet İndekslerinin İncelenmesi
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Osteoartrit (OA), 65 yaş üstü her 3 kişiden 1'ini etkileyen ve kadınlarda erkeklere göre daha sıklıkla görülen artritin en yaygın şeklidir. OA düşük dereceli bir inflamatuar hastalık olarak bilinmekte olup platelet indekslerinin hastalık tahmininde ve hastalık evresini belirlemede kullanılabilirliğini araştırmayı amaçladık. Materyal ve Metot: Çalışmamıza hastanemiz ortopedi polikliniğine başvuran 100 sağlıklı ve 174 OA tanısı alan toplam 274 birey dahil edilmiştir. Çalışmaya bireylerin yaş, cinsiyet, platelet indeks değerleri [platelet sayısı, mean platelet volüme (MPV), platelet dağılım genişliği (PDW) ve platelekrit (PCT)], en çok etkilenen diz veya kalça ekleminin Kellgren-Lawrence (KL) derecelendirmesi ve Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC) skoru dahil edildi. Bulgular: KL derecelendirmesi arttıkça kadın hasta yüzdesi ve yaş ortalaması arttığı, platelet indekslerinden platelet sayısı ve MPV’nin KL derecelendirmesi arttıkça azaldığı bulunmuştur. Hastaların KL derecelendirmesine göre WOMAC skoru karşılaştırmasında ise KL derecelendirme derecesi arttıkça WOMAC skorunun da arttığı belirlenmiştir. Hasta ve kontrol grupları arasında platelet indexlerinin ROC curve analizinde ise eğri altında kalan alan (EAA) PLT, MPV, PCT, MPV/PLT, MPV/PDW, PDW/PCT, PDW/PLT değerleri için sırasıyla 0,654; 0,676; 0,546; 0,601; 0,607; 0,554 ve 0,621 şeklinde saptanmış ve cutt off değerleri ise youden indexi ile hesaplanmış olup sırasıyla platelet için 264,50; MPV için 8,35; PCT için 0,22; MPV/PLT için MPV/PLT için 0,033; MPV/PDW için 0,57 ve PDW/PLT için 0,05 olarak belirlenmişti. Sonuç: Düşük dereceli bir sistemik inflamasyon durumu olan OA' nın artmış platelet sayıları ve artmış MPV seviyeleri ile ilişkili olduğu ve OA grubunda hastalık derecesi ile platelet sayısı ve MPV ‘nin azaldığı bulunmuştur.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».