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Enregistrement W6912404588 · doi:10.5281/zenodo.4392907

DETERMINE IF OBESITY INCREASES THE POSSIBILITY OF DEPRESSION IN PATIENTS WITH TYPE 2 DIABETES

2020· article· en· W6912404588 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusType 2 Diabetes MellitusType 2 diabetesObesityDepression (economics)Family history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong><em>Aim:</em></strong><em> Diabetes mellitus and dependency are deeply dominant worldwide diseases and have a vital bearing on the effects of well-being. Diabetes mellitus type 2 has been assessed to have impacts on about 246 million citizens globally, in both instances it fluctuates amongst nations. It is shown that decline in patients with type 2 diabetes mellitus with other medical conditions (hypertension, what is more, stoutness) is correlated with impaired metabolic function. The object of this research arrangement is to establish whether heaviness in patients with type 2 diabetes raises the risk of melancholy.</em> <strong><em>Methods:</em></strong><em> The exam is taken after the preferred reports for systematic examinations and met analysis (PRISMA). In order to assess their methodological consistency, Newcastle-Ottawa Scale (NOS) will analyze the related readings. Our current research was conducted at Mayo Hospital, Lahore from March 2019 to February 2020. We shall look at PubMed and EBSCO knowledge bases to consider premium inquiries.</em> <strong><em>Results:</em></strong><em> The following catch phrase is used: "Mellitus diabetes type 2 AND weight AND gloss," "Misery AND Diabetes Mellitus type 2," "Mellitus diabetes type 2 AND cross-sectional weight file research." Distributions, which have involved patients, described as having diabetes mellitus type 1; publications that have zeroed on medication and diabetes mellitus type 2 interlocks; distributions which have considered any psychiatric or clinical disorders shall be banned. Distributions (for example, seizure problem or history of schizophrenia, bipolar turmoil, insane indications or dementia).</em> <strong><em>Conclusion:</em></strong><em> It will form the cause for an improved awareness of the weight and melancholy relationship in patients with diabetes mellitus type 2 and will make for stronger perceptions and intercessions. It is clear that few modifiable and non-modifiable danger factors play an essential role in diabetes pathogenesis in the population. Data now relies on cross-section or other observational plans to show the pernicious effect of diabetes mellitus type 2.</em> <strong>Keywords: </strong><em>obesity increases possibility, depression in patients, type 2 diabetes.</em>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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