Validation of the Toronto Clinical Scoring System for Diabetic Polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the current study was to determine the validity of the Toronto Clinical Scoring System (CSS) in reflecting the presence and severity of diabetic peripheral sensorimotor polyneuropathy (DSP) as determined by myelinated fiber density (FD) on sural nerve biopsy. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Eighty-nine patients with both type 1 and type 2 diabetes, ascertained from a large therapeutic randomized controlled trial, were included in this cross-sectional, observational cohort study. Morphological severity of DSP was expressed as the FD in the sural nerve biopsy. The Toronto CSS was applied to all patients to determine a clinical neuropathy score. General linear regression models were used to assess the relationship between the morphological severity of DSP and the Toronto CSS. RESULTS: The Toronto CSS showed a significant negative correlation with sural nerve FD (R(2) = 0.256, P < 0.0001). The Toronto CSS was lower in those with better glycemic control (HbA(1c) </=8%). Sural nerve FD and the Toronto CSS showed strong correlations with electrophysiology, by both summed amplitude and summed conduction velocity values. CONCLUSIONS: The Toronto CSS is a valid instrument to reflect the presence and severity of DSP as measured by sural nerve morphology and electrophysiology. The results of the current study underscore the interrelationships between clinical deficits, electrophysiological findings, and morphological changes in DSP. This evidence suggests that the Toronto CSS may prove useful in documenting and monitoring DSP in the clinic and in clinical research trials.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».