Study of Diabetic Peripheral Neuropathy in Adults of Telangana
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetic peripheral neuropathy (DPN) predisposes to foot ulceration and gangrene. It has been reported thatprevalence of DPN is lower in Indians relative to Caucasians. Studies among recent onset patients with type 2 diabetesmellitus (Type2-M) are very few. We studied the prevalence and risk factors of DPN in patients with newly diagnosedType2DM.Methods: We prospectively studied 80 consecutive patients over age 30 with a duration of diabetes ≤1 year. Every patientunderwent a clinical and biochemical evaluation and was screened for DPN using TCSS scale (Toronto clinical scoringsystem) and Leeds Assessment of Neuropathic Symptoms and Signs (LANSS) pain scale.Results: The cases had a mean age of 60.28 years and duration of symptoms of DM is <1year prior to presentation. Theoverall prevalence of DPN was 12.5%. The prevalence of DPN showed an increasing trend with FBS (trend chi-square=3.517, P = 0.0304). A logistic regression analysis showed that DPN was independently associated with Fasting Blood Sugar(P = 0.0304), Body mass index (P= 0.0389), HbA1c (P = 0.0451), family history (P= 0.0426) and physical activity (P= 0.0219)but not with age, sex and education.Conclusions: Our study showed high prevalence of PN in recently diagnosed patients with Type2DM, which wasindependently associated with age and duration of symptoms of diabetes prior to the diagnosis. FBS, HbA1c, BMI, werefound to be risk factors for prevalence of Diabetic Neuropathy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».