Screening for diabetic peripheral neuropathy in resource-limited settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic neuropathy is the most common microvascular complication of diabetes mellitus and a major risk factor for diabetes-related lower-extremity complications. Diffuse neuropathy is the most frequently encountered pattern of neurological dysfunction and presents clinically as distal symmetrical sensorimotor polyneuropathy. Due to the increasing public health significance of diabetes mellitus and its complications, screening for diabetic peripheral neuropathy is essential. Consequently, a review of the principles that guide screening practices, especially in resource-limited clinical settings, is urgently needed. MAIN BODY: Numerous evidence-based assessments are used to detect diabetic peripheral neuropathy. In accordance with current guideline recommendations from the American Diabetes Association, International Diabetes Federation, International Working Group on the Diabetic Foot, and National Institute for Health and Care Excellence, a screening algorithm for diabetic peripheral neuropathy based on multiphasic clinical assessment, stratification according to risk of developing diabetic foot syndrome, individualized treatment, and scheduled follow-up is suggested for use in resource-limited settings. CONCLUSIONS: Screening for diabetic peripheral neuropathy in resource-limited settings requires a practical and comprehensive approach in order to promptly identify affected individuals. The principles of screening for diabetic peripheral neuropathy are: multiphasic approach, risk stratification, individualized treatment, and scheduled follow-up. Regular screening for diabetes-related foot disease using simple clinical assessments may improve patient outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle