Preliminary analysis of anemia in patients with active ulcerative coliti
Notice bibliographique
Résumé
<em>Objective: The study objective is to investigate the degree and type of anemia in patients with active Ulcerative Colitis(UC). Methods: Retrospective investigation of clinical data of UC patients admitted to the department of gastroenterology of the second hospital of Hebei medical university from March 2014 to January 2018. 152 patients with ulcerative colitis and 44 controls were included. According to the Improved Mayo Scoring System and Montreal Classification, UC patients were further divided into different group. The currently used World Health Organization (WHO) definition of anemia applies also to patients with UC. Statistical </em> <em>package for social sciences (SPSS) software was used for statistical analysis. Result: The prevalence of anemia in the ulcerative colitis patients was higher as compared to the controls (58.6% vs 21.4%, P</em><em><</em><em>0.01). The prevalence of anemia in females in ulcerative colitis patients is higher as compared with the males (P=0.017). But there is no different in ages. In the ulcerative colitis patients having anemia, 60 cases (67.42%) had mild anemia, 27 cases (30.34%) had moderate anemia and 2 cases (2.25%) had severe anemia. Microcytic anemia was 40.44% (36 cases), normocytic anemia was 44.94% and macrocytic anemia was 14.62%. In the UC patients, mean corpuscular volume (MCV) is smaller than that in the controls (P=0.014) and red blood cell distribution width(RDW-CV) is bigger (P=0.036). There was no significant difference between the range of UC and anemia. However, the more sever of UC, the more sever of anemia. Conclusion: 1. The prevalence of mild and moderate anemia in UC is common, particularly in female patients. 2. The prevalence of iron deficiency anemia and mix anemia were common.</em><em>3. The more sever of UC, the more sever of anemia. 4. In the UC patients, MCV is smaller and RDW-CV is bigger as compared to controls.</em>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».