Prediction of Incident Diabetic Neuropathy Using the Monofilament Examination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To determine the specific monofilament examination score that predicts the subsequent 4-year incidence of diabetic neuropathy with the highest degree of diagnostic accuracy. RESEARCH DESIGN AND METHODS Longitudinal follow-up of 175 of 197 (89%) participants in the Toronto Diabetic Neuropathy Cohort without baseline neuropathy for incident neuropathy. We examined the baseline monofilament examination score (and other simple sensory screening tests) by receiver operating characteristic (ROC) curve analysis. RESULTS Incident diabetic neuropathy developed in 50 (29%) participants over a mean follow-up of 4.1 years (interquartile range 2.6–7.1 years). Although male sex, longer diabetes duration, taller height, and higher blood pressure at baseline were associated with incident neuropathy, the strongest association was with a lower baseline monofilament score (score out of 8 was 3.7 ± 2.5 for incident neuropathy vs. 5.7 ± 2.3 for those who did not develop neuropathy; P < 0.001). The optimal threshold score for risk of incident neuropathy was ≤5 sensate stimuli out of 8, with 72% sensitivity, 64% specificity, positive and negative likelihood ratios of 2.5 and 0.35, and positive and negative predictive values of 87 and 46%, respectively (χ2 = 20.7, P < 0.001). Area under the ROC curve was significantly greater for the monofilament examination compared with that for other simple sensory tests. CONCLUSIONS A simple threshold of ≤5 sensate stimuli out of 8 discriminates 4-year risk of diabetic neuropathy with acceptable operating characteristics. Although there are limitations in its specificity for prediction of future neuropathy onset, the monofilament examination is appropriate as a simple diabetic neuropathy screening instrument generalizable to the clinical setting.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».