Using in vivo corneal confocal microscopy to identify diabetic sensorimotor polyneuropathy risk profiles in patients with type 1 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Objective Diabetic sensorimotor peripheral neuropathy (DSP) is the most prevalent complication in diabetes mellitus. Identifying DSP risk is essential for intervening early in the natural history of the disease. Small nerve fibers are affected earliest in the disease progression and evidence of this damage can be identified using in vivo corneal confocal microscopy (IVCCM). Research design and methods We applied IVCCM to a cohort of 40 patients with type 1 diabetes to identify their DSP risk profile. We measured standard IVCCM parameters including corneal nerve fiber length (CNFL), and performed nerve conduction studies and quantitative sensory testing. Results 40 patients (53% female), with a mean age of 48±14, BMI 28.1±5.8, and diabetes duration of 27±18 years were enrolled between March 2014 and June 2015. Mean IVCCM CNFL was 12.0±5.2 mm/mm 2 (normal ≥15 mm/mm 2 ). Ten patients (26%) without DSP were identified as being at risk of future DSP with mean CNFL 11.0±2.1 mm/mm 2 . Six patients (15%) were at low risk of future DSP with mean CNFL 19.0±4.6 mm/mm 2 , while 23 (59%) had established DSP with mean CNFL 10.5±4.5 mm/mm 2 . Conclusions IVCCM can be used successfully to identify the risk profile for DSP in patients with type 1 diabetes. This methodology may prove useful to classify patients for DSP intervention clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».