Prevalence and Risk Factors of Distal Symmetric Polyneuropathy Among Predominantly Non-Hispanic Black, Low-Income Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Distal symmetric polyneuropathy (DSP) is a disabling, often painful condition associated with falls and reduced quality of life. Non-Hispanic Black people and people with low income are underrepresented in existing DSP studies; therefore, it is unknown whether data accurately reflect the prevalence, risk factors, and burden of disease in these populations. METHODS: Patients older than 40 years presenting to an outpatient internal medicine clinic predominantly serving Medicaid patients in Flint, Michigan, were enrolled in a cross-sectional study. Demographics, clinical characteristics, including medication use, anthropomorphic measurements, fasting lipids, and hemoglobin A1c were collected. DSP was defined using the modified Toronto Clinical Neuropathy Score (mTCNS). Multivariable logistic regression was performed to model DSP and undiagnosed DSP as a function of potential risk factors age, metabolic syndrome, and race. DSP burden was measured using Peripheral Neuropathy Quality of Life Instrument-97. RESULTS: < 0.001). DISCUSSION: DSP is extremely common and often underrecognized in this predominantly non-Hispanic Black, low-income population and leads to substantial disease burden. Metabolic syndrome is a highly prevalent, modifiable risk factor in this population that should be managed to lower DSP prevalence.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».