Cardiac autonomic neuropathy in patients with diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac autonomic neuropathy (CAN) is an often overlooked and common complication of diabetes mellitus. CAN is associated with increased cardiovascular morbidity and mortality. The pathogenesis of CAN is complex and involves a cascade of pathways activated by hyperglycaemia resulting in neuronal ischaemia and cellular death. In addition, autoimmune and genetic factors are involved in the development of CAN. CAN might be subclinical for several years until the patient develops resting tachycardia, exercise intolerance, postural hypotension, cardiac dysfunction and diabetic cardiomyopathy. During its sub-clinical phase, heart rate variability that is influenced by the balance between parasympathetic and sympathetic tones can help in detecting CAN before the disease is symptomatic. Newer imaging techniques (such as scintigraphy) have allowed earlier detection of CAN in the pre-clinical phase and allowed better assessment of the sympathetic nervous system. One of the main difficulties in CAN research is the lack of a universally accepted definition of CAN; however, the Toronto Consensus Panel on Diabetic Neuropathy has recently issued guidance for the diagnosis and staging of CAN, and also proposed screening for CAN in patients with diabetes mellitus. A major challenge, however, is the lack of specific treatment to slow the progression or prevent the development of CAN. Lifestyle changes, improved metabolic control might prevent or slow the progression of CAN. Reversal will require combination of these treatments with new targeted therapeutic approaches. The aim of this article is to review the latest evidence regarding the epidemiology, pathogenesis, manifestations, diagnosis and treatment for CAN.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».