Sex Differences in Neuropathy and Neuropathic Pain in Long-Standing Diabetes—Results from the Canadian Study of Longevity in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Neuropathy and neuropathic pain are common complications in T1D. We aimed to determine if sex-specific differences in the prevalence of neuropathic pain and neuropathy exist in patients with longstanding T1D. In Phase 1 of the study, 361 Canadians with ≥50 years of T1D completed questionnaires which included subjective assessment for neuropathy defined by Michigan Neuropathy Screening Instrument Questionnaire score ≥3, termed NEUROPATHYMNSI-Q. In Phase 2 of the study, we studied a sub-cohort of 75 diabetes participants and 75 age- and sex-matched nondiabetic controls who completed objective neurological examinations which included assessment of abnormal nerve conduction studies (NCS) for neuropathy, termed NEUROPATHYNCS. In the Phase 1 cohort, more females than males reported neuropathic pain [87(42%) vs. 41(27%); p=0.003)], but the presence of neuropathy (NEUROPATHYMNSI-Q) did not differ by sex [87(42%) females vs. 66(43%) males, p=0.82], and thus neuropathic pain was independent of the presence of neuropathy [adjusted OR for neuropathic pain in females compared to males, 2.7 (1.4-5.0; p=0.002)]. In the Phase 2 participants, neuropathic pain was similar between the sexes (29% females vs. 21% males, p=0.43) while NEUROPATHYNCS was less prevalent among females (83% females vs. 97% males, p=0.05). Though not statistically significant, in a combined analysis of Phase 2 participants adjusted for NEUROPATHYNCS, females had a tendency to a higher adjusted OR for neuropathic pain compared to males [OR 2.0 (95% CI 0.8-4.7), p=0.11]. In conclusion, in patients with longstanding TID, neuropathic pain appears to be greater among females compared to males independent of the presence of neuropathy. Further research using larger datasets with objective neuropathy measures are required to further confirm and address these sex-specific differences. Disclosure N. Cardinez: None. L. Lovblom: None. J. Bai: None. A. Abraham: None. E.J. Lewis: Employee; Self; Nutarniq Corp. D. Scarr: None. J.A. Lovshin: Other Relationship; Self; AstraZeneca. Consultant; Self; Novo Nordisk Inc.. Research Support; Self; Sanofi, Merck Sharp & Dohme Corp.. Other Relationship; Self; Novo Nordisk Inc.. Y. Lytvyn: None. G. Boulet: Advisory Panel; Self; Medtronic, Sanofi, Novo Nordisk Inc.. Other Relationship; Self; Janssen Global Services, LLC., Abbott. M. Farooqi: None. A. Orszag: None. A. Weisman: None. H.A. Keenan: Research Support; Self; Sanofi. Employee; Self; Sanofi Genzyme. M.H. Brent: Research Support; Self; Novartis Canada. Advisory Panel; Self; Novartis Canada. Research Support; Self; Bayer Canada. Advisory Panel; Self; Bayer Canada, Allergan Canada. Research Support; Self; Roche Canada. N. Paul: None. V. Bril: Consultant; Self; Alexion Pharmaceuticals, Inc.. Research Support; Self; CSL Behring, Grifols. Advisory Panel; Self; CSL Behring. Consultant; Self; Grifols. Research Support; Self; Shire. Advisory Panel; Self; Pfizer Inc. D. Cherney: Consultant; Self; AbbVie Inc.. Other Relationship; Self; AstraZeneca, Boehringer Ingelheim GmbH, Eli Lilly and Company. Consultant; Self; Sanofi. Other Relationship; Self; Merck & Co., Inc.. Consultant; Self; Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation. Other Relationship; Self; Janssen Pharmaceuticals, Inc. B.A. Perkins: Advisory Panel; Self; Boehringer Ingelheim GmbH. Research Support; Self; Boehringer Ingelheim GmbH, Novo Nordisk Inc.. Advisory Panel; Self; Novo Nordisk Inc., Abbott. Speaker's Bureau; Self; Abbott, Janssen Pharmaceuticals, Inc.. Advisory Panel; Self; Insulet Corporation. Speaker's Bureau; Self; Insulet Corporation, Dexcom, Inc..
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».