Association Between Coagulation Profiles and Platelet Count in Type 2 Diabetes Mellitus Patients: Insights from a Study in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) presents a significant global health challenge, affecting metabolic processes and increasing cardiovascular risk.Elevated blood sugar levels in diabetes contribute to heightened clot formation and disrupt coagulation mechanisms, fostering atherosclerosis and altering platelet activity.This study aims to analyze the coagulation markers Prothrombin Time (PT), Partial Thromboplastin Time (PTT), and platelet counts in T2DM patients, investigating the influence of elevated blood sugar levels on coagulation changes.Conducted at the Nepal Cardio Diabetes and Thyroid Centre, this cross-sectional observational study selected T2DM-diagnosed patients as cases and healthy individuals as controls.Blood samples were analyzed using standard techniques, and statistical analysis was performed using the Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) version 21.Significant differences were observed in PT, International Normalized Ratio (INR), PTT, and platelet counts between the cases and controls, indicating altered coagulation pathways and reduced platelet counts in T2DM patients.These findings suggest a hypercoagulable state in diabetic patients, contributing to atherogenesis.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».