Variables associated with corneal confocal microscopy parameters in healthy volunteers: implications for diabetic neuropathy screening
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Corneal confocal microscopy is a promising screening method for diabetic neuropathy. Although much research in this field has been accomplished, we aimed to determine and confirm the known clinical and eyewear variables associated with the parameters of corneal confocal microscopy specifically in healthy volunteers, in particular associations with corneal nerve fibre length. METHODS: Clinical characteristics, electrophysiological examination and a general clinical eye history were collected from 64 healthy volunteers. Corneal confocal microscopy was performed to determine corneal nerve fibre length, corneal nerve branch density, corneal nerve fibre density and tortuosity coefficient. Univariate and multivariate linear regression analysis was used to determine clinical variables associated with corneal nerve fibre length parameters. RESULTS: We observed that corneal nerve fibre length has a broad distribution in healthy volunteers (18 ± 4 mm/mm(2), 95% confidence interval, 12.3-25.7 mm/mm(2)). Multivariate regression analysis demonstrated that HbA(1c) was the only independent clinical factor to account for variations in corneal nerve fibre length, independent of age and status of contact lens wear. CONCLUSIONS: This study does not provide convincing evidence that corneal nerve fibre length is independently associated with age or the wearing of contact lenses, and that these factors are therefore unlikely to hinder valid screening for polyneuropathies such as diabetic neuropathy. Furthermore, the strong inverse association of corneal nerve fibre length with glycaemic exposure may support the use of this parameter to detect subclinical pre-diabetic nerve injury.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».