Diagnostic accuracy of nerve ultrasonography for the detection of peripheral neuropathy in type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Nerve conduction studies (NCS) are the current objective measure for diagnosis of peripheral neuropathy in type 2 diabetes but do not assess nerve structure. This study investigated the utility of peripheral nerve ultrasound as a marker of the presence and severity of peripheral neuropathy in type 2 diabetes. METHODS: A total of 156 patients were recruited, and nerve ultrasound was undertaken on distal tibial and distal median nerves. Neuropathy severity was graded using the modified Toronto Clinical Neuropathy Scale (mTCNS) and Total Neuropathy Score (TNS). Studies were undertaken by a single ultrasonographer blinded to nerve conduction results. RESULTS: A stepwise increase in tibial nerve cross-sectional area (CSA) was noted with increasing TNS grade (p < 0.001) and each mTCNS quartile (p < 0.001). Regression analysis demonstrated a correlation between tibial nerve CSA and neuropathy severity (p < 0.001). Using receiver operator curve analysis, tibial nerve CSA of >12.88 mm yielded a sensitivity of 70.5% and specificity of 85.7% for neuropathy detection. Binary logistic regression revealed that tibial nerve CSA was a predictor of abnormal sural sensory nerve action potential amplitude (odds ratio = 1.239, 95% confidence interval [CI] = 1.142-1.345) and abnormal neuropathy score (odds ratio = 1.537, 95% confidence interval [CI] = 1.286-1.838). CONCLUSIONS: Tibial nerve ultrasound has good specificity and sensitivity for neuropathy diagnosis in type 2 diabetes. The study demonstrates that tibial nerve CSA correlates with neuropathy severity. Future serial studies using both ultrasound and NCS may be useful in determining whether changes in ultrasound occur prior to development of nerve conduction abnormalities and neuropathic symptoms.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».