“Unequivocally Abnormal” vs “Usual” Signs and Symptoms for Proficient Diagnosis of Diabetic Polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To repeat the Clinical vs Neurophysiology (Cl vs N Phys) trial using "unequivocally abnormal" signs and symptoms (Trial 2) compared with the earlier trial (Trial 1), which used "usual" signs and symptoms. DESIGN Standard and referenced nerve conduction abnormalities were used in both Trials 1 and 2 as the standard criterion indicative of diabetic sensorimotor polyneuropathy. Physician proficiency (accuracy among evaluators) was compared between Trials 1 and 2. SETTING Academic medical centers in Canada, Denmark, England, and the United States. PARTICIPANTS Thirteen expert neuromuscular physicians. One expert was replaced in Trial 2. RESULTS The marked overreporting, especially of signs, in Trial 1 was avoided in Trial 2. Reproducibility of diagnosis between days 1 and 2 was significantly (P = .005) better in Trial 2. The correlation of the following clinical scores with composite nerve conduction measures spanning the range of normality and abnormality was improved in Trial 2: pinprick sensation (P = .03), decreased reflexes (P = .06), touch-pressure sensation (P = .06), and the sum of symptoms (P = .06). CONCLUSIONS The simple pretrial decision to use unequivocally abnormal signs and symptoms-taking age, sex, and physical variables into account-in making clinical judgments for the diagnosis of diabetic sensorimotor polyneuropathy (Trial 2) improves physician proficiency compared with use of usual elicitation of signs and symptoms (Trial 1); both compare to confirmed nerve conduction abnormality.
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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 | 0,023 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».