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Enregistrement W2561727131 · doi:10.2337/dc16-2042

Diabetic Neuropathy: A Position Statement by the American Diabetes Association

2016· review· en· W2561727131 sur OpenAlexaff
Rodica Pop‐Busui, Andrew J.M. Boulton, Eva L. Feldman, Vera Bril, Roy Freeman, Rayaz A. Malik, Jay M. Sosenko, Dan Ziegler

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusPosition statementStatement (logic)Association (psychology)Internal medicineDiabetic neuropathyMEDLINEEndocrinologyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic neuropathies are the most prevalent chronic complications of diabetes. This heterogeneous group of conditions affects different parts of the nervous system and presents with diverse clinical manifestations. The early recognition and appropriate management of neuropathy in the patient with diabetes is important for a number of reasons: 1. Diabetic neuropathy is a diagnosis of exclusion. Nondiabetic neuropathies may be present in patients with diabetes and may be treatable by specific measures. 2. A number of treatment options exist for symptomatic diabetic neuropathy. 3. Up to 50% of diabetic peripheral neuropathies may be asymptomatic. If not recognized and if preventive foot care is not implemented, patients are at risk for injuries to their insensate feet. 4. Recognition and treatment of autonomic neuropathy may improve symptoms, reduce sequelae, and improve quality of life. Among the various forms of diabetic neuropathy, distal symmetric polyneuropathy (DSPN) and diabetic autonomic neuropathies, particularly cardiovascular autonomic neuropathy (CAN), are by far the most studied (1–4). There are several atypical forms of diabetic neuropathy as well (1–4). Patients with prediabetes may also develop neuropathies that are similar to diabetic neuropathies (5–10). Table 1 provides a comprehensive classification scheme for the diabetic neuropathies. View this table: Table 1 Classification for diabetic neuropathies Due to a lack of treatments that target the underlying nerve damage, prevention is the key component of diabetes care. Screening for symptoms and signs of diabetic neuropathy is also critical in clinical practice, as it may detect the earliest stages of neuropathy, enabling early intervention. Although screening for rarer atypical forms of diabetic neuropathy may be warranted, DSPN and autonomic neuropathy are the most common forms encountered in practice. The strongest available evidence regarding treatment pertains to these forms. This Position Statement is based on several recent technical reviews, to which the reader is referred for detailed discussion …

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0130,023
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,032

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 GPT0,290
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations2 466
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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