Cooling Detection Thresholds in the Assessment of Diabetic Sensory Polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cooling detection threshold testing may be an important quantitative method for assessing polyneuropathy, in that it has traditionally been viewed as a measure of small-fiber involvement. The present study sought to determine the agreement between two common testing devices and to determine whether these are concordant in their association with predictor variables for diabetic sensory polyneuropathy. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A total of 83 patients with diabetes (10 patients with type 1 diabetes and 73 patients with type 2 diabetes) and a wide spectrum of diabetic sensory polyneuropathy severity underwent concurrent cooling detection threshold testing using the Medoc and CASE IV instruments. Common predictor variables for diabetic sensory polyneuropathy were measured on the same day. RESULTS: Measurements of cooling detection thresholds by both instruments were highly correlated (Spearman's correlation coefficient 0.81, P < 0.001) and demonstrated a high degree of agreement by the method of Bland and Altman (95% distribution critical values for the difference in cooling detection thresholds, +7.5 and -5.6 degrees C). Cooling detection thresholds by both instruments were strongly correlated with clinical indicators of large-fiber neuropathy but not with the symptoms of small-fiber neuropathy (pain). CONCLUSIONS: These two instruments available for assessment of cooling detection thresholds are interchangeable for research in diabetic sensory polyneuropathy. However, this modality is equivalent to other modalities of quantitative sensory threshold testing in its association with indicators of large-fiber neuropathy and does not seem to provide an advantage for the prediction of small-fiber involvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 |
|---|---|---|
| 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)
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 tête enseignante, 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 ».