Toronto clinical scoring system
Notice bibliographique
Résumé
Mycobacterium leprae causes leprosy and can impair peripheral nerves. If nerve function is damaged and is not treated immediately and effectively, it can cause disability. Hence, early detection of peripheral neuropathy is critical. Toronto Clinical Scoring System (TCSS) is a simple neuropathy assessment instrument for diabetic neuropathy, chemotherapy-induced peripheral neuropathy, and human immunodeficiency virus neuropathy. Therefore, TCSS is expected to be an alternative tool for diagnosing leprosy neuropathy. This study aims to determine the diagnostic value of TCSS in leprosy neuropathy. This is a cross-sectional observational study with 40 participants. The TCSS and Semmes–Weinstein Monofilament tests were used to assess neuropathy. The diagnostic analysis showed that the sensitivity was 85.7%, specificity was 84.2%, positive predictive value was 85.7%, negative predictive value was 84.2%, positive likelihood ratio (LR+) was 5.42, negative (LR-) was 0.17, accuracy was by 85%, and area under curve value of 93.2%. The optimal cut-off point score of TCSS is ≥6. It can be concluded that TCSS is an alternative diagnostic tool with a high accuracy value and can be used as a routine examination for the early detection of leprosy 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,009 |
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 ».