[Toronto clinical scoring system in diabetic peripheral neuropathy].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the application value of Toronto clinical scoring system (TCSS) and its grading of neuropathy for diabetic peripheral neuropathy (DPN), and to explore the relationship between TCSS grading of neuropathy and the grading of diabetic nephropathy and diabetic retinopathy. METHODS: A total of 209 patients of Type 2 diabtes (T2DM) underwent TCSS. Taking electrophysiological examination as a gold standard for diagnosing DPN, We compared the results of TCSS score > or = 6 with electrophysiological examination, and tried to select the optimal cut-off points of TCSS. RESULTS: The corresponding accuracy, sensitivity, and specificity of TCSS score > or = 6 were 76.6%, 77.2%, and 75.6%, respectively.The Youden index and Kappa were 0.53 and 0.52, which implied TCSS score > or = 6 had a moderate consistency with electrophysiological examination. There was a linear positive correlation between TCSS grading of neuropathy and the grading of diabetic nephropathy and diabetic retinopathy (P<0.05). The optimal cut-off point was 5 or 6 among these patients. CONCLUSION: TCSS is reliable in diagnosing DPN and its grading of neuropathy has clinical value.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».