Pattern of Peripheral Neuropathy Among Patients With Alcohol Dependence Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Peripheral neuropathy due to alcohol abuse is common but often difficult to identify in its initial stages. Early identification and initiation of treatment would reduce its progression further limiting the disabilities. The study aims at identifying the pattern of peripheral neuropathy among alcohol dependent patients and grading its severity. The study adopts Toronto Clinical Neuropathy Scoring Scale (TCNS) which utilizes the clinical assessment of symptoms, sensory tests, and lower limb reflexes to find the occurrence of neuropathy and stratify its severity. It was carried out on 30 patients admitted at a tertiary hospital in Southern India with history suggestive of Alcohol Dependence Syndrome. In this study the prevalence of neuropathy was 63.3%. This included 23.3% with mild neuropathy, 13.3% with moderate neuropathy and 26.7% with severe neuropathy. Patients with mild neuropathy were symptomatic but did not have any neurological signs or deficits. In moderate and severe neuropathy, patients showed more clinically detectable signs than symptoms. Total life time dose of alcohol and duration of alcohol consumption did not correlate with severity of neuropathy. TCNS is a simple, cost effective and efficient tool to identify neuropathy and to possibly assess its severity. Sensory complains, sensory deficits and diminished reflexes were observed in alcoholic neuropathy. Studies on larger population groups are recommended to evaluate the pattern of neuropathy in alcohol dependent patients and to compare the same with nerve conduction studies.
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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 | 0,000 |
| 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.
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 ».