The Association between the Severity of Distal Sensorimotor Polyneuropathy and Increased Carotid Atherosclerosis in Individuals with Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes contributes to a spectrum of complications encompassing microvascular and macrovascular disorders. This study aimed to explore the correlation between distal sensorimotor polyneuropathy (DSPN) severity and heightened carotid atherosclerosis among individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Method: Participants underwent comprehensive assessments including nerve conduction studies (NCS), Toronto Clinical Neuropathy Score (TCNS) evaluations, assessment of cardiometabolic risk factors, and carotid sonography studies covering dynamic and morphological parameters. The resistance index (RI), pulsatility index (PI), peak systolic velocity (PSV), and end-diastolic velocity (EDV) in both the common carotid artery (CCA) and internal carotid artery (ICA), carotid intima-media thickness (IMT), and carotid plaque score (CPS) were also measured. Peripheral nerve function severity was assessed using composite amplitude scores (CAS) derived from NCS. Results: Individuals with DSPN exhibited lower EDV in the CCA and ICA (p < 0.0001 and p = 0.002), higher PI and RI in both CCA and ICA (all p < 0.0001), and higher CPS (p = 0.002). They also demonstrated a higher prevalence of retinopathy as an underlying condition, higher index HbA1c, and reduced estimated glomerular filtration rate (eGFR) (all p < 0.0001). Multiple linear regression analysis revealed significant associations where eGFR, ICA-PI, index HbA1c, waist circumference, and age were correlated with CAS. Meanwhile, diabetes duration, waist circumference, age, and index HbA1c showed significant associations with TCNS. Conclusions: Our study suggests that individuals with T2DM who exhibit more severe carotid atherosclerosis may not only be at increased risk of developing DSPN but also may experience greater severity of DSPN. PI in both the CCA and ICA, along with the CPS, serve as surrogate biomarkers for DSPN severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».