Comparing the Diagnostic Accuracy of Simple Tests to Screen for Diabetic Peripheral Neuropathy: Protocol for a Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various tests are used to detect diabetic peripheral neuropathy by assessing sense perception in the feet. Tests vary in terms of time and resources required. Simple tests are those that can be conducted quickly and easily in primary care without laboratory equipment. There are some limitations to these simple tests, an example being the variable amplitude of the 128 Hz tuning fork. A new test, VibraTip (McCallan Medical, UK), might be a valuable alternative as it emits a consistent amplitude and may offer improved diagnostic accuracy. OBJECTIVE: The aims of this study are to estimate the diagnostic accuracy of the VibraTip device for diabetic peripheral neuropathy against the reference standard of sural nerve conduction velocity measurement, and to assess whether the VibraTip offers superior diagnostic accuracy to other routine tests based on vibration or touch. METHODS: The study will prospectively recruit adults with type 2 diabetes who are due to attend a routine follow-up clinic. A cross-sectional study design will be employed to assess the diagnostic accuracy of 5 standard index tests for peripheral neuropathy, including VibraTip. The reference test will be sural nerve conduction velocity measurement. RESULTS: Funding is being sought to conduct this research. The outcomes assessed will be the diagnostic accuracy of the 5 index tests against sural nerve conduction velocity measurement, including sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, positive likelihood ratio, and negative likelihood ratio. Receiver operating characteristic curves will be constructed and compared for each test. CONCLUSIONS: This study will be the first within-study comparison of 5 simple tests for screening diabetic peripheral neuropathy and will address uncertainties in the potential benefits of using VibraTip in comparison with the other tests.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».