SUDOSCAN, an Innovative, Simple and Non-Invasive Medical Device for Assessing Sudomotor Function
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic autonomic neuropathy is probably the most undiagnosed but serious complication of diabetes. The main objectives were to assess the prevalence of peripheral and autonomic neuropathy in a population of diabetic patients, analyze it in a real-life outpatient unit scenario and determine the feasibility of performing SUDOSCAN tests together with widely used tests for neuropathy. A total of 33 patients were included in the study. Different scoring systems (the Toronto Clinical Neuropathy Score-TCNS; the Neuropathy Disability Score-NDS; and the Neuropathy Symptom Score-NSS) were applied to record diabetic neuropathy (DN), while the SUDOSCAN medical device was used to assess sudomotor function, detect diabetic autonomic neuropathy and screen for cardiac autonomic neuropathy (CAN). Fifteen (45.5%) patients had sudomotor dysfunction. The SUDOSCAN CAN risk score was positively correlated with the hands' electrochemical sweat conductance (ESC), diastolic blood pressure (DBP), the level of the glycated hemoglobin, as well as with the TCNS, NDS and NSS. Performing SUDOSCAN tests together with other tests for DN proved to be a feasible approach that could be used in daily clinical practice in order to screen for DN, as well as for the early screening of CAN, before more complex and time-consuming tests.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».