4. Painful diabetic polyneuropathy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pain as a symptom of diabetic polyneuropathy (DPN) significantly lowers quality of life, increases mortality and is the main reason for patients with diabetes to seek medical attention. The number of people suffering from painful diabetic polyneuropathy (PDPN) has increased significantly over the past decades. METHODS: The literature on the diagnosis and treatment of diabetic polyneuropathy was retrieved and summarized. RESULTS: The etiology of PDPN is complex, with primary damage to peripheral nociceptors and altered spinal and supra-spinal modulation. To achieve better patient outcomes, the mode of diagnosis and treatment of PDPN evolves toward more precise pain-phenotyping and genotyping based on patient-specific characteristics, new diagnostic tools, and prior response to pharmacological treatments. According to the Toronto Diabetic Neuropathy Expert Group, a presumptive diagnosis of "probable PDPN" is sufficient to initiate treatment. Proper control of plasma glucose levels, and prevention of risk factors are essential in the treatment of PDPN. Mechanism-based pharmacological treatment should be initiated as early as possible. If symptomatic pharmacologic treatment fails, spinal cord stimulation (SCS) should be considered. In isolated cases, where symptomatic pharmacologic treatment and SCS are unsuccessful or cannot be used, sympathetic lumbar chain neurolysis and/or radiofrequency ablation (SLCN/SLCRF), dorsal root ganglion stimulation (DRGs) or posterior tibial nerve stimulation (PTNS) may be considered. However, it is recommended that these treatments be applied only in a study setting in a center of expertise. CONCLUSIONS: The diagnosis of PDPN evolves toward pheno-and genotyping and treatment should be mechanism-based.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».