Frequency of type 2 diabetes mellitus in patients with chronic hepatitis C virus infection presenting to a tertiary care hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background: Chronic Hepatitis C Virus (HCV) infection poses significant public health challenges, not only due to its hepatic-related complications but also its association with metabolic disorders including Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM). Understanding the frequency and contributing factors of T2DM in HCV patients is crucial for improving diagnosis, treatment, and outcomes Methods: This prospective study was conducted at the Medical Unit of Lady Reading Hospital, Peshawar Pakistan, from April to September 2021. A total of 200 HCV-seropositive patients aged 18–75 years were included. The diagnosis of HCV was confirmed through ELISA, and T2DM was determined based on HbA1c levels. Data on demographics, clinical parameters, and laboratory findings were collected. Statistical analysis was done which included univariate and multivariate logistic regression, to identify significant predictors of T2DM. Results: The prevalence of T2DM among HCV-seropositive patients was 37%. Key risk factors for T2DM included cirrhosis (OR = 2.005, 95% CI: 1.15–3.43), age ≥40 years, obesity, male gender, and a family history of diabetes (P < 0.05). Patients with cirrhosis had a significantly higher prevalence of T2DM, especially those aged >60 years. Overall, 61% of participants were overweight, 19% were obese, and 20% had normal BMI. Multivariate analysis highlighted cirrhosis and metabolic factors as significant contributors to T2DM risk. Conclusion: T2DM is highly prevalent among chronic HCV patients, particularly those with older age, having liver cirrhosis, obesity, and a family history of diabetes. Early screening and integrated management of metabolic and liver-related complications are essential for improving patient outcomes.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».