P.102 Role of interdigital sensory nerve conduction study as a noninvasive approach for early diagnosis of diabetic peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes mellitus is a common cause of polyneuropathy. Despite numerous diagnostic tools such as routine electrophysiologic procedures, its early detection is challenging. This study compares a distal electrodiagnostic technique, with conventional approaches to investigate its role in confirming early polyneuropathy. Methods: Thirty-one symptomatic diabetic outpatients and 23 asymptomatic nondiabetic subjects were included in our study. We performed nerve conduction studies on the dorsal sural, medial plantar, and digital branches of the interdigital nerves to toes I, II, and III (as a new antidromic technique). All techniques were applied with the surface stimulator and pick-up electrodes. Results: Only 9 (29%) of patients had impaired routine NCSs. Interestingly, the results of interdigital nerve studies were abnormal in 17 out of 22 patients with normal routine NCSs. Also, 11 and 13 subjects had impaired medial plantar and dorsal sural nerves conduction studies, respectively. According to this method, the prevalence of detectable diabetic neuropathy increased from 46% to 83%. Conclusions: The digital sensory branches can be easily evaluated with the new antidromic SNAP technique for the early diagnosis of diabetic polyneuropathy, especially in presymptomatic and subclinical neuropathies. This method is simple, non-invasive, sensitive, and reproducible. There is no need for needle electrodes or averaging techniques.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».