Role of high resolution ultrasound as a screening tool in peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Early detection of nerve dysfunction is important in management of diabetic peripheral neuropathy.Our study was aimed at finding the correlation of cross sectional area and Maximum thickness of nerve fascicle with the presence of peripheral neuropathy.Materials and Methods: 50 patients with type 2 diabetes clinically diagnosed with diabetic peripheral neuropathy were analysed and severity of peripheral neuropathy was determined using Toronto clinical neuropathic score.45 diabetic patients with no symptoms of peripheral neuropathy and 50 healthy nondiabetic subjects were taken as controls.The cross sectional area and maximum thickness of nerve fascicles of the tibial nerve were calculated 3cm cranial to medial malleolus in both lower limbs.Results: The mean cross sectional area (17.01+/-1.31mm 2 ) and maximum thickness of nerve fascicle (0.61 mm) of the tibial nerve in patients with peripheral neuropathy compared with both control groups were significantly larger and statistically significant correlation was found with Toronto clinical neuropathic score(p<0.001).the diabetic patients with no signs of peripheral neuropathy had larger mean cross sectional area(10.77+/-1.73mm 2 ) and maximum thickness of nerve fascicle (0.25mm) than the healthy non-diabetic subjects (7.46+/-1.77mm 2 and 0.20 mm respectively).Conclusion: The cross sectional area and mean thickness of nerve fascicle of the tibial nerve is larger in diabetic patients with or without peripheral neuropathy than in healthy subjects and it showed correlation with severity and high resolution USG can be used as a screening tool in these patients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».