Detection of Diabetic Sensorimotor Polyneuropathy by Corneal Confocal Microscopy in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to determine the corneal confocal microscopy (CCM) parameter that best identifies diabetic sensorimotor polyneuropathy (DSP) in type 1 diabetes and to describe its performance characteristics. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Concurrent with clinical and electrophysiological examination for classification of DSP, CCM was performed on 89 type 1 diabetic and 64 healthy subjects to determine corneal nerve fiber length (CNFL), density, tortuosity, and branch density. Area under the curve (AUC) and optimal thresholds for DSP identification in those with diabetes were determined by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS: DSP was present in 33 (37%) subjects. With the exception of tortuosity, CCM parameters were significantly lower in DSP case subjects. In ROC curve analysis, AUC was greatest for CNFL (0.88) compared with fiber density (0.84, P = 0.0001), branch density (0.73, P < 0.0001), and tortuosity (0.55, P < 0.0001). The threshold value that optimized sensitivity and specificity for ruling in DSP was a CNFL of ≤14.0 mm/mm(2) (sensitivity 85%, specificity 84%), associated with positive and negative likelihood ratios of 5.3 and 0.18. An alternate approach that used separate threshold values maximized sensitivity (threshold value ≥15.8 mm/mm(2), sensitivity 91%, negative likelihood ratio 0.16) and specificity (≤11.5 mm/mm(2), specificity 93%, positive likelihood ratio 8.5). CONCLUSIONS: Among CCM parameters, CNFL best discriminated DSP cases from control subjects. A single threshold offers clinically acceptable operating characteristics, although a strategy that uses separate thresholds to respectively rule in and rule out DSP has excellent performance while minimizing unclassified subjects. We hypothesize that values between these thresholds indicate incipient nerve injury that represents those individuals at future neuropathy risk.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».