Feasibility and effectiveness of electrochemical dermal conductance measurement for the screening of diabetic neuropathy in primary care. DECODING Study (Dermal Electrochemical Conductance in Diabetic Neuropathy). Rationale and design
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus is the leading cause of polyneuropathy in the Western world. Diabetic neuropathy is a frequent complication of diabetes and may have great clinical transcendence due to pain and possible ulceration of the lower extremities. It is also a relevant cause of morbidity and mortality in patients with diabetes. Although the cause of polyneuropathy in patients with diabetes is only partially known, it has been associated with chronic hyperglycemia suggesting the possible etiopathogenic implication of advanced glycosylation end products. The strategy of choice in the medical management of diabetic neuropathy is early detection since glycaemic control and the use of certain drugs may prevent or slow the development of this disease. Diabetic neuropathy most often presents with a dysfunction of unmyelinated C-fibers, manifested as an alteration of the sweat reflex of the eccrine glands. This dysfunction can now be demonstrated using a newly developed technology which measures dermal electrochemical conductivity. This noninvasive test is easy and cost-effective. The aim of the present study is to evaluate the feasibility and effectiveness of dermal electrochemical conductance measurement (quantitative expression of the sudomotor reflex) as a screening test for the diagnosis of diabetic neuropathy in patients in primary care.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».