Validation of a Novel Point-of-Care Nerve Conduction Device for the Detection of Diabetic Sensorimotor Polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The diagnosis of diabetic sensorimotor polyneuropathy using objective electrophysiological tests is hindered by limited access to the specialized laboratories and technicians that perform and interpret them. We evaluated the performance characteristics of a novel portable and automated point-of-care nerve conduction study device, which can be operated by nontechnical personnel, and compared it with conventional nerve conduction studies performed in a specialist setting. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Seventy-two consecutive patients with diabetes (8 type 1, 64 type 2) from a diabetes and a neuropathy outpatient clinic were evaluated concurrently with conventional nerve conduction studies (the reference standard) and the point-of-care device for sural nerve function (sural nerve amplitude potentials in microvolts [microV]). RESULTS: Sural nerve amplitude potentials measured by the point-of-care device shared very strong correlation with the reference standard (Spearman's correlation coefficient 0.95, P < 0.001). The Bland and Altman method yielded agreement despite a small systematic underestimation by the point-of-care device of 1.2 +/- 3.4 microV. Despite this small systematic bias, the sensitivity and specificity of normal and abnormal sural nerve amplitude potentials measured by the point-of-care device for the detection of diabetic sensorimotor polyneuropathy defined by standard clinical and electrophysiological criteria were 92 and 82%, respectively. CONCLUSIONS: A novel point-of-care device has excellent diagnostic accuracy for detecting electrophysiological abnormality in the sural nerve of patients who have diabetes. This automated device represents an alternative to conventional nerve conduction studies for the diagnosis of diabetic sensorimotor polyneuropathy.
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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 ».