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Enregistrement W2790276421 · doi:10.1371/journal.pone.0193270

Peripheral neuropathy in patients with multiple sclerosis

2018· article· en· W2790276421 sur OpenAlexaff
Adnan Khan, Saadat Kamran, Georgios Ponirakis, Naveed Akhtar, Rabia Khan, Pooja George, Blessy Babu, Faiza Ibrahim, Ioannis N. Petropoulos, Beatriz Canibaño, Stacy S. Wilins, Dirk Deleu, Ashfaq Shuaib, Rayaz A. Malik

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesQatar Foundation
Mots-clésSudomotorMedicineNeuropathic painMultiple sclerosisInternal medicinePeripheral neuropathyPeripheralPhysical therapyAnesthesiaDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine the prevalence and severity of neuropathic pain, sudomotor dysfunction and abnormal vibration perception in patients with MS. METHODS: 73 patients with MS and 32 age-matched healthy controls underwent assessment of expanded disability severity score (EDSS), DN4 to assess neuropathic pain, electrochemical skin conductance (ESC) to assess sudomotor function and vibration perception threshold (VPT). RESULTS: Patients with MS had a higher DN4 score (p < 0.001) with 14% fulfilling the criteria for neuropathic pain elevated VPT (p < 0.001) and lower ESC on the feet (p < 0.001) and hands (p < 0.001) compared to control participants. ESC on the feet (32% of MS patients) and hands (30% of MS patients) were lower, and DN4 (77% of MS patients) and VPT (64% of MS patients) were greater than 2SD of the healthy control values, respectively. EDSS correlated with the number of relapses (r = 0.564, p < 0.001), VPT (r = -0.457, < 0.001) and ESC on the feet (r = -0.268, p = 0.023). CONCLUSIONS: Patients with multiple sclerosis have evidence of sudomotor dysfunction and elevated vibration perception, which were associated with neurological disability from MS.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,163 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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