SERUM TRACE ELEMENTS PICTURE IN SICKLE CELL ANAEMIA: A COMPARATIVE STUDY OF HBSS AND HBAA INDIVIDUALS AT A TEACHING HOSPITAL IN SOUTHWEST NIGERIA
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sickle cell anemia (SCA) is a chronic hemoglobinopathy associated with oxidative stress and altered trace element metabolism. This study evaluates the levels of key trace elements in SCA patients and their potential clinical implications. Methods: A cross-sectional comparative study was conducted at Ekiti State University Teaching Hospital. A total of 111 participants, including 74 SCA patients (37 in steady state and 37 in crises) and 37 age- and sex-matched healthy controls (HbAA), were recruited. Serum copper, zinc, magnesium, selenium, and chromium levels were measured using validated spectrophotometric and colorimetric methods. Data were analyzed using SPSS version 20, with statistical significance set at p ≤ 0.05. Results: SCA patients had significantly higher mean serum copper levels than controls (p < 0.001), while zinc, magnesium, selenium, and chromium levels were significantly lower (p < 0.001). Correlation analysis revealed a significant negative correlation between copper and zinc (r = -0.875, p < 0.001) and positive correlations between zinc and magnesium (r = 0.925, p < 0.001), selenium (r = 0.94, p < 0.001), and chromium (r = 0.918, p < 0.001).Conclusion: This study highlights significant trace element imbalances in SCA patients, suggesting potential micronutrient deficiencies. Further research is needed to assess the clinical impact and potential benefits of targeted nutritional interventions in SCA management
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».