Investigating the role of neuropathic pain relief in decreasing gait variability in diabetes mellitus patients with neuropathic pain: a randomized, double-blind crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subjects with diabetes mellitus (DM) develop gait dysfunction contributing to falls, reluctance to perform activities and injuries. Neuropathic pain (NeP) related to diabetic peripheral neuropathy (DPN) is associated with increased gait variability that may contribute to gait dysfunction. We used a portable device (GaitMeter™) and related gait and balance measures to measure gait parameters in painful DPN (PDPN) subjects prior to and during analgesia. Our hypothesis was that PDPN subjects would have decreased gait step variability when receiving pharmacological relief of NeP. METHODS: DPN subjects with at least moderate NeP were assessed in a randomized, double-blind crossover study of pregabalin versus placebo. The outcome measure was variability in step length and step velocity. Testing for Timed Get-Up-and-Go Test, Tinetti Mobility Scales, Sway Testing, a Physiological Profile Approach, and fall-related surveys were also performed. DPN severity was quantified using the Utah Early Neuropathy Score. RESULTS: PDPN subjects developed increased, rather than decreased, step length and step velocity variability during pregabalin treatment. There were no significant differences between cohorts for other physiological gait and balance testing. Non-significant NeP relief occurred in the pregabalin phase of study as compared with placebo. There was a negative relationship for step length with pain severity. CONCLUSION: Analgesia did not decrease gait variability in PDPN patients, and in fact, increased gait variability was seen during pregabalin treatment. Other important relationships of gait dysfunction with PDPN should be sought.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».