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Enregistrement W4281755385 · doi:10.2337/db22-81-or

81-OR: High Throughput Proteomics Identifies Neurofilament Light Chain (NFL) as a Novel Blood Biomarker for Detection of Diabetic Sensorimotor Polyneuropathy

2022· article· en· W4281755385 sur OpenAlexaboutno aff
Haïfa Maalmi, ALEXANDER STROM, Stefanie M. Hauck, Oana‐Patricia Zaharia, Klaus Straßburger, GIDON J. BÖNHOF, WOLFGANG RATHMANN, SANDRA TRENKAMP, Volker Burkart, JULIA M. SZENDROEDI, DAN ZIEGLER, Michael Roden, CHRISTIAN HERDER

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological diseases and metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusBiomarkerMedicineInternal medicineType 2 diabetesWaistEndocrinologyGastroenterologyOncologyBody mass indexBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The neurofilament light chain (NFL) is a polypeptide abundant in neuronal axons, reflecting ongoing neuroaxonal degeneration when detected in the blood. However, no previous study has explored NFL as a potential biomarker for diabetic sensorimotor polyneuropathy (DSPN) , a neurodegenerative disease of the peripheral nervous system commonly found in individuals with diabetes. We hypothesized that higher serum NFL levels are associated with DSPN. Methods: We used data from the German Diabetes Study, a prospective observational study that includes adults with recent-onset diabetes (<1 year) . DSPN was assessed using Toronto consensus criteria. Serum levels of NFL were measured using proximity extension assay, and Poisson regression was used to estimate associations between serum NFL and prevalent DSPN. Results: From a total of 423 participants, 66 (16%) had DSPN. Serum NFL was inversely correlated with age, eGFR and nerve conduction velocities in motor and sensory nerves (all P Spearman <0.0001) . After adjustment for age, sex, waist circumference, height, HbA1c, diabetes duration, diabetes type, cholesterol, eGFR, hypertension, cardiovascular diseases, use of lipid-lowering drugs, and NSAIDs, higher serum levels of NFL were associated with prevalent DSPN (RR (95% CI) 1.92 (1.50, 2.45) (P < 0.0001) . Conclusion: NFL might be useful for detecting DSPN in recent-onset diabetes, but validation in other studies will be required. Considering the absence of FDA-approved biomarkers for DSPN, NFL might be a promising biomarker that could improve the management of DSPN. Disclosure H. Maalmi: None. A. Strom: None. S.M. Hauck: None. G.J. Bönhof: None. W. Rathmann: Consultant; IQVIA Inc. Speaker's Bureau; Boehringer Ingelheim International GmbH, Novo Nordisk. S. Trenkamp: None. V. Burkart: None. J.M. Szendroedi: Consultant; Boehringer Ingelheim International GmbH. D. Ziegler: None. M. Roden: Advisory Panel; Eli Lilly and Company. Research Support; Boehringer Ingelheim International GmbH, Nutricia. Speaker's Bureau; Novo Nordisk. C. Herder: Research Support; Sanofi. Funding DZD (FKZ82DZD02D2G)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
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Résumé présentoui

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