Cardiovascular autonomic neuropathy in patients with type 2 diabetes with and without sensorimotor polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cardiovascular autonomic neuropathy (CAN) in patients with diabetes is associated with poor prognosis. We aimed to assess signs of CAN and autonomic symptoms and to investigate the impact of sensorimotor neuropathy on CAN by examining type 2 diabetes patients with (DPN [distal sensorimotor polyneuropathy]) and without distal sensorimotor polyneuropathy (noDPN) and healthy controls (HC). Secondarily, we aimed to describe the characteristics of patients with CAN. METHODS: A population of 374 subjects from a previously described cohort of the Danish Centre for Strategic Research in Type 2 Diabetes (DD2) were included. Subjects were examined with the Vagus™ device for the diagnosis of CAN, where two or more abnormal cardiovascular autonomic reflex tests indicate definite CAN. Autonomic symptoms were assessed with Composite Autonomic Symptom Score 31 (COMPASS 31) questionnaire. DPN was defined according to the Toronto consensus panel definition. RESULTS: Definite CAN was present in 22% with DPN, 7% without DPN and 3% of HC, and 91% of patients with definite CAN had DPN. Patients with DPN and definite CAN reported higher COMPASS 31 scores compared to patients with noDPN (20.0 vs. 8.3, p < 0.001) and no CAN (22.1 vs. 12.3, p = 0.01). CAN was associated with HbA1c and age in a multivariate logistic regression analysis but was not associated with IEFND or triglycerides. INTERPRETATION: One in five patients with DPN have CAN and specific CAN characteristics may help identify patients at risk for developing this severe diabetic complication. Autonomic symptoms were strongly associated with having both DPN and CAN, but too unspecific for diagnosing CAN.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».