477-P: Peripheral Neuropathy—Evaluation of DPNCheck vs. mTCNS in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The handheld DPNCheck (DPNC) nerve conduction study (NCS) device has shown high sensitivity (SENS) and specificity (SPEC) against classical NCS for detecting peripheral neuropathy (PN), but studies comparing DPNC to clinical assessments are lacking. We aimed to evaluate DPNC against a validated clinical reference standard in adults with T1D. Methods: Among 88 adults >50 yrs with T1D, we assessed PN with the modified Toronto Clinical Neuropathy Scale (mTCNS) and bilateral sural nerve conduction velocity (VEL) and action potential amplitude (AMP) with DPNC. Abnormal AMP or VEL >1 leg=DPNC+. We used McNemar’s test and calculated SENS and SPEC to compare DPNC to mTCNS (score >3=PN+) as the reference. Results: Mean age was 63+6 yrs, T1D duration 46±10 yrs and A1c 7.1±1%; 52% were male. Mean mTCNS score was 5.2+5, AMP 42+10 m/s and VEL 4.8+3 µV. Correlation between mTCNS and worse leg AMP and VEL was -0.36 and -0.52, respectively (p<0.001). The proportion of subjects PN+ by mTCNS was similar to those DPNC+ using standard manufacturer cutoffs (DPNC-std; p=0.85) but significantly higher in those DPNC+ using age and height adjusted cutoffs (DPNC-adj; p<0.001). DPNC-adj had 94% SENS but 28% SPEC; DPNC-std had 71% SENS and 63% SPEC. Conclusion: DPNC has high SENS for detecting PN in T1D. Lower SPEC may reflect detection of subclinical PN rather than misclassification of true negatives. DPNC alone or combined with mTCNS may aid in early PN detection. Disclosure L.A. Marion: None. C.E. Nevarez: None. A.B. Murthy: None. E.W. Yu: Research Support; Amgen Inc. Funding National Institutes of Health (T32DK007028)
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».