Comparison of Differences in Handgrip Strength between Diabetic and Non-diabetic Patients in Central Kerala: An Analytical Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Type 2 diabetes (T2D) mellitus has many well-known complications, including involvement of the eyes, kidneys, nerves, and blood vessels. These complications are a significant cause of morbidity and reduced quality of life in diabetics. Though sensory deficits are well-established, motor complications of T2D are less understood. This study aims to compare handgrip strength (HGS) among patients with and without diabetes. Methods: Fifty-four patients with diabetes who presented to the outpatient department (OPD) of a secondary care hospital in rural Kerala were recruited into the study. Controls were selected using the very next patient presenting to the OPD. After informed consent, a handheld Jamar dynamometer was used to measure HGS in both arms in both groups. The paired t test was used to compare the difference in HGS in both groups. Results: Both groups were comparable in age, gender, and body mass index. This study found significantly lower HGSs in diabetic participants compared to non-diabetic individuals ( P < 0.001). Negative correlations were observed between HGS and HbA1c levels for both genders (R = −0.33 females, R = −0.39 males). Using a paired t test, these differences in the right and left HGSs were significant ( P < 0.001). Conclusions: Even though the discussions on morbidity in diabetes have primarily been described in terms of sensory deficits, this paper provides data to demonstrate the effects of diabetes on motor systems as well. It still needs to be determined how much this difference translates into a functional loss. However, early involvement of physical medicine and rehabilitation teams may improve the quality of life in diabetics.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».