Uzun Dönem Oral Antidiyabetik ve İnsülin Kullanımında Nöropatik Ağrı Seyrinin Karşılaştırılması
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Bu çalışmada uzun dönem oral antidiyabetik ve insülin kullanan tip 2 diyabetes mellituslu hastalarda nöropatik ağrının diğer risk faktörleri ile birlikte karşılaştırılması amaçlanmıştır. Gereç ve Yöntem: Amerikan Diyabet Cemiyeti kriterlerine göre Tip 2 diyabetes mellitus olan 100 hasta çalışmaya alındı. Hastalara nörolojik muayene yapılıp, LANSS (Leeds Assesment of Neuropatic Symptoms and Signs) ve McGill Melzack Ağrı Sorgu Formu uygulandı. LANSS ≥12 olan hastalar Nöropatik Ağrılı gurup ve LANSS <12 olan hastalar Nöropatik Ağrısız gurup olarak ayrıldı. Guruplar demografik özellikler, diyabet süresi, kullanılan antidiyabetik tedavi, serum glukoz ve HbA1c değerleri, hipertansiyon ve hiperlipidemi varlığı açısından karşılaştırıldı. Bulgular: Hastaların %51’inde nöropatik ağrı saptandı. Nöropatik Ağrılı gurupta ileri yaş, uzun diyabet süresi, yüksek serum glukoz ve HbA1c düzeyleri, hipertansiyon varlığı Nöropatik Ağrısız gurupla karşılaştırıldığında anlamlı fark bulundu. (P<0.05) Her 2 gurup arasında cinsiyet, hiperlipidemi varlığı, kullanılan antidiyabetik tedavi açısından anlamlı bir fark bulunmadı (P>0.05). Hastalarda nöropatik ağrı lokalizasyonu en sık alt ve üst ekstremite distalinde, paterni paroksismal ve spontan, tanımında en sık kullanılan ifadeler ‘sıcaklık veren’ ‘diken diken’ ve en sık tetikleyen faktör anksiyeteydi. Sonuç: Tip 2 diyabetes mellitus hastalarında nöropatik ağrı gelişiminde; ileri yaş, uzun diyabetes mellitus süresi, kötü glisemik kontrol ve hipertansiyon varlığı önemli rol oynamaktadır. Cinsiyet, hiperlipidemi varlığı, kullanılan antidiyabetik tedavi ise nöropatik ağrı gelişiminde farklılık yaratmamaktadır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".