Detection of Diabetic Sensorimotor Polyneuropathy by Corneal Confocal Microscopy in Type 1 Diabetes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
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| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 découle