Rapid Corneal Nerve Fiber Loss: A Marker of Diabetic Neuropathy Onset and Progression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE Corneal nerve fiber length (CNFL) represents a biomarker for diabetic distal symmetric polyneuropathy (DSP). We aimed to determine the reference distribution of annual CNFL change, the prevalence of abnormal change in diabetes, and its associated clinical variables. RESEARCH DESIGN AND METHODS We examined 590 participants with diabetes (399 with type 1 diabetes [T1D] and 191 with type 2 diabetes [T2D]) and 204 control patients without diabetes with at least 1 year of follow-up and classified them according to rapid corneal nerve fiber loss (RCNFL) if CNFL change was below the 5th percentile of the control patients without diabetes. RESULTS Control patients without diabetes were 37.9 ± 19.8 years old, had median follow-up of three visits over 3.0 years, and mean annual change in CNFL was −0.1% (90% CI −5.9% to 5.0%). RCNFL was defined by values exceeding the 5th percentile of 6% loss. Participants with T1D were 39.9 ± 18.7 years old, had median follow-up of three visits over 4.4 years, and mean annual change in CNFL was −0.8% (90% CI −14.0% to 9.9%). Participants with T2D were 60.4 ± 8.2 years old, had median follow-up of three visits over 5.3 years, and mean annual change in CNFL was −0.2% (90% CI −14.1% to 14.3%). RCNFL prevalence was 17% overall and was similar by diabetes type (64 T1D [16.0%], 37 T2D [19.4%], P = 0.31). RNCFL was more common in those with baseline DSP (47% vs. 30% in those without baseline DSP, P = 0.001), which was associated with lower peroneal conduction velocity but not with baseline HbA1c or its change over follow-up. CONCLUSIONS An abnormally rapid loss of CNFL of 6% per year or more occurs in 17% of diabetes patients. RCNFL may identify patients at highest risk for the development and progression of DSP.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».