Potential predictive biomarker for diabetic peripheral neuropathy: serum neuron-specific enolase
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The early stages of diabetic peripheral neuropathy (DPN) are symptomless. A reliable dependable and sensitive biomarker is needed for the purpose of early identification of diabetic peripheral neuropathy. The main objective of the study was to evaluate the accuracy of serum neuron-specific enolase (NSE) as a biomarker for early identification of diabetic peripheral neuropathy. Patient samples were collected from the National Diabetes Center, Mustansiriyah University; a case control study was done from April 2022 to November 2022, in Baghdad, Iraq. One hundred sixty individuals between 30 to 60 years-old were included. Participants were divided into three groups: group one included 40 type 2 diabetic patients with peripheral neuropathy, group two consisted of 40 type 2 diabetic patients without peripheral neuropathy and group three included 80 apparently in good health as the control. Toronto Clinical Neuropathy Scoring System (TCSS) was used for clinical evaluation of peripheral neuropathy. Glycated hemoglobin (HbA1c) was measured by the CLOVER A1c system. In addition, serum NSE levels were measured by Enzyme Linked Immunosorbent Assay (ELISA) technique. Age, sex, and other standard variables were used as a basis for comparisons between groups. Statistically, diabetic patients with peripheral neuropathy demonstrated higher level of NSE (28.42±6.93 ng/ml) than did either diabetic patients without peripheral neuropathy (21.07±2.0 ng/ml) or controls (12.54±2.34 ng/ml) with a high degree of significance (p <0.001). In the context of Discrimination between DPN patients and diabetic patients without neuropathy, the area under curve for neuron-specific enolase was 0.812, 95% confidence interval [CI] = 0.716-0.909, p <0.001. Cut-off value of serum neuron-specific enolase was 22.53 ng/ml, sensitivity and specificity were 70% and 77%, respectively. In the context of discrimination between DPN and controls, the area under curve for neuron-specific enolase was 1.00, 95% confidence interval was 1.0-1.0, p <0.001. At a cut-off value of serum neuron-specific enolase = 18.3 ng/ml, both the sensitivity and specificity were 100%. Neuron-specific enolase could potentially be used as a biomarker to detect early diabetic peripheral neuropathy and prevent it from developing to an advanced state.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».