Structure-Function Relationship Between Corneal Nerves and Conventional Small-Fiber Tests in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In vivo corneal confocal microscopy (IVCCM) has been proposed as a noninvasive technique to assess small nerve fiber structural morphology. We investigated the structure-function relationship of small fibers in diabetic sensorimotor polyneuropathy (DSP). RESEARCH DESIGN AND METHODS: Ninety-six type 1 diabetic subjects with a spectrum of clinical DSP and 64 healthy volunteers underwent IVCCM examinations to determine corneal nerve structure, including corneal nerve fiber length (CNFL), fiber density (CNFD), branch density (CNBD), and fiber tortuosity (CNFT). Small nerve fiber function was assessed by cooling detection thresholds (CDTs), axon reflex-mediated neurogenic vasodilatation in response to cutaneous heating by laser Doppler imaging flare technique (LDIFLARE), and heart rate variability (HRV). Linear associations between structural and functional measures in type 1 diabetic subjects were determined using Spearman correlation coefficients and linear regression analysis. RESULTS: Of the type 1 diabetic subjects, with a mean age of 38.2 ± 15.5 years and a mean HbA1c of 7.9 ± 1.4%, 33 (34%) had DSP according to the consensus definition. Modest correlations were observed between CNFL, CNFD, and CNBD and all functional small-fiber tests (rs = 0.25 to 0.41; P ≤ 0.01 for all comparisons). For example, quantitatively every 1 mm/mm(2) lower CNFL was associated with a 0.61°C lower CDT, a 0.07 cm(2) lower LDIFLARE area, and a 1.78% lower HRV. No significant associations were observed for CNFT and the functional small-fiber measures. CONCLUSIONS: Small nerve fiber structural morphology assessed by IVCCM correlated well with functional measures of small nerve fiber injury. In particular, CNFL, CNFD, and CNBD demonstrated clear structure-function relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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.
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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 ».