Does Diabetes Alter CSF Total Protein Levels? A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Purpose: Elevation of total protein level in cerebrospinal fluid (CSF-TP) in diabetic patients is often disregarded by clinicians. However, existing studies on the topic have significant limitations, and therefore we aimed to explore the relationship between diabetes and CSF-TP in a large database of CSF samples. Methods: Retrospective review of all diagnostic lumbar punctures at the Ottawa Hospital between 1996-2016. Patients were excluded if they had elevated CSF cell counts, or a condition known to elevate CSF-TP. Multivariate linear regression modeling considered the effects of age, sex, and diabetes. Results: Among 6124 patients (746 with diabetes, 5378 without), mean CSF-TP did not differ significantly between groups (0.39 and 0.35 mmol/L, p = 0.2). When controlled for age and sex, there was no significant effect of diabetes on CSF-TP and no significant correlation between mean serum glucose and CSF-TP (R 2 = 0.12). Conclusions: CSF-TP did not differ significantly between diabetic and non-diabetic groups, once the influence of age and sex was controlled. Elevated CSF-TP should be regarded as pathologic, even in the setting of diabetes.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».