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Enregistrement W2136948852 · doi:10.2337/diacare.24.2.250

Simple Screening Tests for Peripheral Neuropathy in the Diabetes Clinic

2001· article· en· W2136948852 sur OpenAlexaff
Bruce A. Perkins, David O. Olaleye, Bernard Zinman, Vera Bril

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineReceiver operating characteristicGold standard (test)Sensory thresholdPeripheral neuropathyQuantitative sensory testingSensationPre- and post-test probabilityDiabetes mellitusPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyAudiologySensory systemInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The utility of rapid and reliable sensory tests appropriate for the diagnosis of neuropathy in the diabetes clinic, rather than as prognostic tools for the prediction of foot complications, has been unclear because of limitations inherent in previous studies. Although clinical practice guidelines recommend annual screening for neuropathy, they are unable to support specific recommendations for screening maneuvers because of a lack of evidence for the validity of screening tests in the medical literature. The objective of this study was to assess the operating characteristics of four simple sensory screening maneuvers as compared with standardized electrophysiological tests in the diagnosis of distal symmetrical polyneuropathy. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We assessed four simple tests (the 10-g Semmes-Weinstein monofilament examination [SWME], superficial pain sensation, vibration testing by the on-off method, and vibration testing by the timed method) in 478 subjects with independent blinded evaluations compared against the criterion standard of nerve conduction studies. We present receiver-operating characteristic (ROC) curves, positive and negative likelihood ratios, and sensitivity and specificity values for each test. RESULTS: The four simple screening maneuvers reveal similar operating characteristics. Cutoff points by ROC curve analyses reveal that a positive or abnormal test is represented by five incorrect responses of eight stimuli applied. A negative or normal test is represented by one or fewer incorrect responses of eight stimuli applied. By these criteria, the point estimates of the positive likelihood ratios for vibration testing by the on-off method, vibration testing by the timed method, the SWME, and superficial pain sensation test are 26.6, 18.5, 10.2, and 9.2, respectively. The point estimates of the negative likelihood ratios are 0.33, 0.51, 0.34, and 0.50, respectively The screening tests showed comparable sensitivity and specificity results. The 10-g SWME, superficial pain test, and vibration testing by the on-off method are rapid, each requiring approximately 60 s to administer. The timed vibration test takes longer, and the interpretation is more complicated. The combination of two simple tests (e.g., the 10-g SWME and vibration testing by the on-off method) does not add value to each individual screening test. CONCLUSIONS: Annual screening for diabetic neuropathy should be conducted using superficial pain sensation testing, SWME, or vibration testing by the on-off method. The reported operating characteristics for each sensory modality can be applied to positive findings on the physical examination of individual patients to predict the likelihood of neuropathy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations580
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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