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Enregistrement W2897511000 · doi:10.17037/pubs.04649430

Blood-free risk scores and neuropathy assessment tools to detect undiagnosed type 2 diabetes in Peru.

2018· dissertation· en· W2897511000 sur OpenAlexfundno aff
A. Bernabe Ortiz

Notice bibliographique

RevueLSHTM Research Online (London School of Hygiene and Tropical Medicine) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetic Foot Ulcer Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFogarty International CenterNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Mental HealthInter-American Institute for Global Change ResearchConsejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación TecnológicaNational Science FoundationGrand Challenges CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaWellcome Trust
Mots-clésMedicineConfidence intervalPopulationInternal medicineReceiver operating characteristicType 2 Diabetes MellitusDiagnostic accuracyDiabetes mellitusEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevalence of type 2 diabetes mellitus is rising, especially in low- and middle-income countries, where the situation is worsened because around half of cases are unaware of the disease. Universal screening utilizing blood markers can be challenging in resource-constrained settings. The identification of these individuals can be potentially addressed using risk scores and neuropathy assessment tools. This study aimed to assess the diagnostic accuracy of the FINDRISC, a blood-free risk score, three neuropathy assessment tools (EZSCAN, pupillometer, and biothesiometer), alone and in combination. A population-based study was conducted enrolling a sex-stratified random sample of participants from Tumbes, a semiurban area in the north of Peru. Undiagnosed T2DM was the outcome, defined using WHO OGTT thresholds. Diagnostic accuracy of the FINDRISC and neuropathy tools was evaluated using the area under the ROC curve (aROC) and respective 95% confidence intervals (95%CI). Data from 1609 participants were analysed, mean age 48.2 (SD: 10.6) years, 810 (50.3%) females. A total of 176 (10.9%) individuals had T2DM, and only 71 (4.7%) had undiagnosed T2DM. The diagnostic accuracy of the FINDRISC was aROC = 0.69 (95% CI: 0.64–0.74), with a sensitivity of 69% and specificity of 67%. Among devices, the EZSCAN (aROC = 0.59; 95%CI: 0.53–0.66; sensitivity of 59% and specificity of 54%) and biothesiometer in the third metatarsal head (aROC = 0.60; 95%CI: 0.53–0.67; sensitivity of 31% and specificity of 85%) performed best. A combination of the FINDRISC and the biothesiometer had the best diagnostic accuracy, with a similar aROC of FINDRISC alone (AROC = 0.69; 95%CI: 0.68–0.78), with a sensitivity of 79% and a specificity of 59%. Our results confirm that combination of the FINDRISC and biothesiometer can improve diagnostic accuracy of the FINDRISC and biothesiometer alone, increasing sensitivity without affecting specificity or the area under the ROC curve.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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