Median Nerve Affection in Hypertensive Patients with and without Diabetes High-Resolution Ultrasound Assessment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Diabetes is a documented risk factor for peripheral neuropathy. It was reported that associated hypertension could increase this risk. The present study aimed to assess the effect of hypertension and diabetes on median nerve using high-resolution ultrasound. METHODS: The study includes 50 hypertensive patients (HTN group), 50 diabetic patients (DM group), 50 patients with coexisting diabetes and hypertension (HTN + DM group) and 50 healthy controls. Median nerve affection in the studied groups was studied by vibration perception thresholds (VPT). The median nerve cross-sectional area was determined at the nerve cross-sectional area of the median nerve at the carpal tunnel by high-resolution ultrasound. Clinical symptoms were assessed using Toronto Clinical Severity Score (TCSS). RESULTS: There was significantly higher median nerve CSA in all patient groups in comparison to controls. HTN + DM group had significantly higher median nerve CSA when compared with DM group. Patients with peripheral neuropathy in HTN + DM and DM groups had significantly higher median nerve CSA than patients without. Using ROC curve analysis, it was shown that median CSA could successfully distinguish patients with peripheral neuropathy from patients without in HTN + DM group [AUC (95% CI): 0.71 (0.54-0.89)] and in DM group [AUC (95% CI): 0.86 (0.72-0.99)]. CONCLUSION: Hypertensive patients with and without diabetes have significantly higher median nerve CSA when compared with controls.
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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) | 0,001 | 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 ».