Assessing the effectiveness of Toronto clinical neuropathy score in diagnosing diabetic peripheral neuropathy – A descriptive comparative study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There has been an increasing prevalence of diabetes worldwide. Diabetic peripheral neuropathy is the most common complication of type I and II diabetes. Peripheral neuropathy is a damage occurring in the nerves due to prolonged higher levels of blood sugar and diabetes. There are various screening tests such as vibration perception threshold (VPT), neuropathy symptom profile, michigan neuropathy screening instrument, neuropathy disability score, and Michigan diabetic neuropathy score. VPT accounts for an easy and accurate identification of diabetic patients, who are at risk, including patients, with early neuropathic deficits. Toronto clinical neuropathy score (TCNS) has been validated as a score for monitoring and diagnosing diabetic peripheral neuropathy. Aims and Objectives: This study was done to estimate the sensitivity, evaluate specificity, and determine the positive predictive value and negative predictive value of TCNS scoring in diabetic peripheral neuropathy patients considering VPT as the gold standard. Materials and Methods: In this study, VPT and TCNS were determined in 100 type 2 diabetic subjects with signs and symptoms of peripheral neuropathy. Results: In this study, it was estimated that TCNS is a reliable measure of distal poly neuropathy with a sensitivity of 95.83%, 100% specificity, positive predictive value of 100%, and negative predictive value of 50%. Conclusion: From our study, it was found that TCNS is a sensitive indicator of definite clinical 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».