Chronic Inflammatory Demyelinating Polyneuropathy in Diabetes Patients
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus (DM) is pandemic, and is the leading global cause of polyneuropathy, most commonly, a distal symmetric sensorimotor polyneuropathy (DSP). By contrast, chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP) is rare, and characterized mainly by symmetrical proximal and distal muscles weakness. There are currently 15 sets of criteria using a variable combination of clinical, electrophysiologic, laboratory, and biopsy features to identify CIDP, but it is unclear if these criteria are the same in patients with and without DM. Slowed conduction velocity, a feature of demyelination, is observed in patients with type 1 DM with poor control, and the clinical characteristics of these patients differ from those who have CIDP and DM, suggesting a different pathophysiology. Treatment response rates in CIDP patients, with and without DM, are as high as 80 %, and it is recommended that treatment be started early to prevent secondary axonal loss. However, patients with type 1 DM with CIDP are far less likely to be treated than CIDP patients who do not have DM. In patients with type 1 DM with polyneuropathy who have prominent weakness or demyelination in electrophysiologic studies, a diagnosis of CIDP and a trial of therapy should be considered.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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.
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 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 ».