Quantitative thermal testing as a screening and follow-up tool for diabetic sensorimotor polyneuropathy in patients with type 2 diabetes and prediabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The diagnosis and assessment of neuropathy severity of diabetic sensorimotor polyneuropathy (DSPN) are mainly based on clinical neuropathy scores and electrophysiologic studies. This study aimed to determine whether quantitative thermal testing (QTT) can be used as a screening and follow-up tool for DSPN of prediabetes and type 2 diabetes at baseline and at 1-year follow-up. Methods All patients were assessed using the Toronto Clinical Neuropathy Score (TCNS) and underwent electrophysiological testing, including a nerve conduction study (NCS) and QTT, at baseline and at a 1-year follow-up. The TCNS and the composite scores of nerve conduction were used to assess the severity of DSPN. The DSPN status at the 1-year follow-up was classified as remaining no DSPN, remaining DSPN, regression to no DSPN, or progression to DSPN. Results Diabetic sensorimotor polyneuropathy was initially diagnosed in 89 patients with prediabetes and type 2 diabetes (22%). The regressed to no DSPN in 29 patients and progressed to DSPN in 20 patients at the 1-year follow-up. TCNS was significantly correlated with composite scores of nerve conduction, hand cold detection threshold (CDT), hand warm detection threshold (WDT), foot CDT, and foot WDT. Stepwise logistic regression demonstrated that the foot CDT ( p < 0.0001) was independently associated with the presence of DSPN. The TCNS, composite scores of the nerve conduction, hand WDT, hand CDT, foot WDT, and foot CDT were all statistically significant among the four different DSPN status groups at two different time periods (baseline and the 1-year follow-up). Conclusion The foot CDT can be used as an initial screening tool for DSPN alternatively. The characteristics of nerve damage after 1 year of DSPN can be progressive or reversible, and the neurological functions of large and small fibers have a parallel trend, which can be objectively measured by NCS and QTT.
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.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».