MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7139946826 · doi:10.54112/bcsrj.v6i12.2210

Frequency of urinary tract infections in type 2 diabetes patients receiving SGLT-2 inhibitors

2025· article· W7139946826 sur OpenAlexaff
Muhammad Qamar Nazeer, Umair Arif, Fahad Qaisar, Muhammad Farooq Afaq, Farukh Usman, Nida Khurshid Ahmed

Notice bibliographique

RevueBiological and Clinical Sciences Research Journal · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueUrinary Tract Infections Management
Établissements canadiensCanadian Hemophilia Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusUrinary systemBody mass indexUrineType 2 diabetesType 2 Diabetes Mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urinary tract infection (UTI) is a clinically relevant concern in patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM), particularly among those receiving sodium-glucose cotransporter-2 (SGLT-2) inhibitors. In Pakistan, many patients initially seek treatment from community pharmacies rather than hospitals, which may delay formal diagnosis and management. Objective: To determine the frequency of urinary tract infections among patients with type 2 diabetes mellitus receiving SGLT-2 inhibitor therapy. Methods: This descriptive cross-sectional study was conducted at the Department of Medicine, Bahawal Victoria Hospital, Bahawalpur, from 17 June 2025 to 7 October 2025. A total of 136 male and female patients aged 30 to 70 yearswith T2DM who had been receiving SGLT-2 inhibitors for more than three months were included. Pregnant women, patients with a history of coronary artery disease, current catheterization, recent UTI within the preceding two weeks, or spinal injuries were excluded. Midstream urine samples were collected in sterile containers and sent for microbiological examination. Urine culture was performed on cysteine-lactose-lysozyme-deficient agar, and the plates were incubated at 37°C for 24 hours. A consultant pathologist reviewed culture reports to confirm the presence or absence of UTI. Data were analyzed using descriptive statistics, and continuous variables were presented as mean ± standard deviation, while categorical variables were reported as frequencies and percentages. Results: The mean age of the participants was 55.48 ± 12.19 years. Of the 136 patients, 77 (56.62%) were male, and 59 (43.38%) were female. The mean body mass index was 27.60 ± 3.02 kg/m², while the mean duration of diabetes mellitus was 11.56 ± 4.31 years. Urinary tract infection was identified in 19 patients, yielding a frequency of 13.97% among T2DM patients receiving SGLT-2 inhibitors.Conclusion: Urinary tract infection was observed in a notable proportion of patients with type 2 diabetes mellitus receiving SGLT-2 inhibitors. These findings suggest the need for careful clinical monitoring and early recognition of UTI in this patient population to improve treatment outcomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,303 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiological and Clinical Sciences Research JournalMême sujetUrinary Tract Infections ManagementTravaux en français237 207