Cardiac Autonomic Neuropathy: Why Should Cardiologists Care about That?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiac autonomic neuropathy (CAN) is a frequent but underdiagnosed complication of diabetes mellitus. It has a strong influence on various cardiac disorders including myocardial ischemia and infarction, hypertension, orthostatic hypotonia, heart failure, and arrhythmias. CAN can lead to severe morbidity and mortality and increase the risk of sudden cardiac death. METHODS: This review article summarizes the latest evidence regarding the epidemiology, pathogenesis, influence on the cardiovascular system, and diagnostic methods for CAN. The methodology of this review involved analyzing available data from recent papers relevant to the topic of diabetic autonomic neuropathy and cardiac disorders. CONCLUSIONS: The early diagnosis of CAN can improve the prognosis and reduce adverse cardiac events. Methods based on heart rate variability enable the diagnosis of CAN even at a preclinical stage. These methods are simple and widely available for use in everyday clinical practice. According to the recently published Toronto Consensus Panel on Diabetic Neuropathy, all diabetic patients should be screened for CAN. Because diabetes mellitus often coexists with heart diseases and the most common methods used for diagnosis of CAN are based on ECG, not only diabetologists but also cardiologists should be responsible for diagnosis of CAN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».