Peripheral neuropathies in rheumatic diseases: More diverse and frequent than expected. A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: Peripheral neuropathies (PN) are heterogeneous nerve disorders; frequently rheumatic patients have neuropathic symptoms. In some rheumatic diseases (RD) PN are secondary to nerve compression while others are related to metabolic abnormalities, inflammation or vasculitis. Our aim was to explore the frequency of neuropathic symptoms with three neuropathy questionnaires (NQ) and nerve conduction studies (NCS) in RD. METHODS: This is a cross-sectional study in patients with any RD attending for the first time to a rheumatology outpatient clinic. We included all patients who accepted to participate and who answered three NQ and received a physical evaluation. Twenty patients were randomly selected to perform NCS and 10 healthy subjects were included as controls. The topographic diagnoses were: mononeuropathy, multiplex mononeuropathy, and/or polyneuropathy. STATISTICAL ANALYSIS: descriptive statistics (mean, median, standard deviation, interquartile range and frequency, odds ratios and Pearson correlation test). RESULTS: One hundred patients and 10 healthy subjects were included. Sixty-nine were female, mean age 40.6 ± 15.7 years. Rheumatic diagnoses were: systemic lupus erythematosus (26%), rheumatoid arthritis (16%), gout (14%), and osteoarthritis (11%). Fifty-two patients had neuropathic signs during physical examination and 67% had positive questionnaires with variable scores among several RD. Abnormal NCS was reported in 14 patients (70%): 6 (42.8%) median nerve mononeuropathies, 4 (28.5%) multiplex mononeuropathies and 4 (28.5%) polyneuropathies. None of the healthy subjects had neuropathy (NQ, physical evaluation, or NCS). Risk of being NCS positive is higher when the patients were NQ positive. CONCLUSION: PN has variable distribution and high frequency in patients with RD; NQ+ increases the risk of presenting NCS+ for PN.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».