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Enregistrement W2307714472 · doi:10.1152/japplphysiol.00733.2015

Physiology in Medicine: neuromuscular consequences of diabetic neuropathy

2016· review· en· W2307714472 sur OpenAlexaff
Matti D. Allen, Timothy J. Doherty, Charles L. Rice, Kurt Kimpinski

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensQueen's UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusMuscle atrophyWeaknessPhysical medicine and rehabilitationGlycemicPeripheral neuropathyNeuromuscular diseasePolyneuropathyDiabetic neuropathyDiseaseAtrophyComplicationMuscle weaknessPhysical therapyIntensive care medicineInternal medicineSurgeryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic polyneuropathy (DPN) refers to peripheral nerve dysfunction as a complication of diabetes mellitus. This condition is relatively common and is likely a result of vascular and/or metabolic disturbances related to diabetes. In the early or less severe stages of DPN it typically results in sensory impairments but can eventually lead to major dysfunction of the neuromuscular system. Some of these impairments may include muscle atrophy and weakness, slowing of muscle contraction, and loss of power and endurance. Combined with sensory deficits these changes in the motor system can contribute to decreased functional capacity, impaired mobility, altered gait, and increased fall risk. There is no pharmacological disease-modifying therapy available for DPN and the mainstay of treatment is linked to treating the diabetes itself and revolves around strict glycemic control. Exercise therapy (including aerobic, strength, or balance training-based exercise) appears to be a promising preventative and treatment strategy for patients with DPN and those at risk. The goal of this Physiology in Medicine article is to highlight important and overlooked dysfunction of the neuromuscular system as a result of DPN with an emphasis on the physiologic basis for that dysfunction. Additionally, we sought to provide information that clinicians can use when following patients with diabetes or DPN including support for the inclusion of exercise-based therapy as an effective, accessible, and inexpensive form of treatment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,292 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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