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Enregistrement W4377093120 · doi:10.1111/ene.15870

Optimal cut‐off value of the modified Toronto Clinical Neuropathy Score in the diagnosis of polyneuropathy

2023· article· en· W4377093120 sur OpenAlexaffabout
Juan Idiáquez, Mónica Alcántara, Vera Bril

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolyneuropathyValue (mathematics)Clinical neurologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineStatisticsNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The modified Toronto Clinical Neuropathy Score (mTCNS) is a valid and reliable scale for the diagnosis and staging of diabetic sensorimotor polyneuropathy (DSP). The aim of this study was to determine the optimal diagnostic cut-off value of the mTCNS in diverse polyneuropathies (PNPs). METHODS: Demographics and mTCNS values were retrospectively extracted from an electronic database of 190 patients with PNP and 20 normal controls. Sensitivity, specificity, and likelihood ratios and area under the receiver-operating characteristic (ROC) curve were determined for each diagnosis and different cut-off values of the mTCNS. Patients underwent clinical, electrophysiological and functional assessments of their PNP. RESULTS: Forty-three percent of PNP was related to diabetes or impaired glucose tolerance. mTCNS was significantly higher in patients with PNP than in those without (15.27 ± 8 vs. 0.79 ± 1.4; p = 0.001). The cut-off value for diagnosing PNP was ≥3 (sensitivity 98.4%, specificity 85.7%, positive likelihood ratio 6.88). The area under the ROC curve was 0.987. CONCLUSION: A value of 3 or more on the mTCNS is recommended for the diagnosis of PNP.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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