Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The current review addresses one of the most common neurological disorders, diabetic polyneuropathy (DPN). DPN is debilitating, irreversible and dwarfs the prevalence of most other chronic disorders of the nervous system. Its complications include foot ulceration, amputation, falling and intractable neuropathic pain. Moreover, tight control of hyperglycemia reduces the incidence of DPN in type 1 diabetes mellitus but its role in type 2 diabetes mellitus is less clear. RECENT FINDINGS: New therapeutic options to reverse the development of DPN or its associated pain have been proposed but none have significantly changed the clinical approach. The cause of DPN remains controversial traditionally focused on the impact of metabolic abnormalities, polyol flux, microvascular changes, mitochondria, oxidative stress, lipid biology and others. In particular, there has been less attention toward how this chronic disorder alters peripheral neurobiology. It is now clear that in chronic models of diabetes mellitus there exists a unique form of neurodegeneration with a range of protein, mRNA and microRNA alterations to consider. How to reconcile these molecular and structural alterations with metabolic mechanisms is a challenge. In sensory neurons alone, a primary target of DPN, both central perikaryal cytoplasmic and nuclear changes and altered distal sensory axon terminal plasticity may be involved. SUMMARY: In this review, the current therapeutic status of DPN is described with greater emphasis on some new but selected thoughts on its neurobiology. New mechanistic understanding will be essential to developing precision therapeutics for DPN.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».