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Enregistrement W2420287443 · doi:10.1002/mus.25223

Peripheral nerve high‐resolution ultrasound in diabetes

2016· article· en· W2420287443 sur OpenAlexaff
Ari Breiner, Mohammad Qrimli, Hamid Ebadi, Majed Alabdali, Leif E. Lovblom, Alon Abraham, Hana Albulahi, Bruce A. Perkins, Vera Bril

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General HospitalUniversity of TorontoLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePeripheralDiabetes mellitusPeripheral neuropathyUltrasoundPolyneuropathyPeripheral nervePeripheral nervous systemProspective cohort studySurgeryInternal medicineRadiologyAnatomyEndocrinologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: High-resolution ultrasound (HRU) is used in the diagnosis of peripheral neuropathies. There are conflicting data regarding HRU findings in patients with diabetic sensorimotor polyneuropathy (DSP). Our purpose in this study was to measure nerve cross-sectional areas (CSAs) in patients with diabetes, with and without DSP. METHODS: We performed a prospective peripheral nerve HRU study of 100 diabetic subjects, assessed the CSA at predefined sites, and compared the results with those of 100 normal subjects. We evaluated the use of individual CSA values and various summary scores for diagnosis of DSP. RESULTS: Diabetic subjects had higher CSA values than healthy volunteers, and those with DSP had higher CSA values. Three or more enlarged CSA sites predicted DSP with 64% sensitivity and 77% specificity. CONCLUSIONS: Peripheral nerves are enlarged diffusely in diabetic patients, including sites not susceptible to bony compression. The number of enlarged CSA values can help predict the presence of DSP. Muscle Nerve, 2016 Muscle Nerve 55: 171-178, 2017.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations86
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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