The Detection of Peripheral Neuropathy by Clinical Scales in Patients Diagnosed With Alcohol Use Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Peripheral neuropathy is a well-known manifestation of alcohol overconsumption, but neurophysiological confirmation of peripheral nerve damage is costly and sometimes involves invasive procedures. The aim of this study was to investigate the ability of commonly used clinical scales to detect the presence of neuropathy in patients with alcohol use disorder (AUD). Methods Data were collected retrospectively on 116 patients diagnosed with AUD and treated voluntarily in a detoxification special unit. Ninety-eight age and gender-matched healthy subjects without a diagnosis of AUD were used as the control group. The five tested clinical neuropathy scales were the Neuropathy Symptoms Score (NSS), the Neuropathy Disability Score, the Neuropathy Impairment Score (NIS), the Neuropathy Impairment Score of the Lower Limbs, and the modified Toronto Clinical Neuropathy Scale. Results The mean values of all tested clinical scales of the patients with AUD were significantly higher than the control group. All examined clinical scales were determined to be useful in discriminating between patients with neuropathy from patients without neuropathy. The strongest discrimination was seen with the NIS, including the best sensitivity and specificity for the range of scores obtained. All scales, except NSS, showed a stronger correlation with measures of large (LFN) than small fiber neuropathy (SFN). Conclusion Our study suggests that clinical scales could be used to detect peripheral neuropathy in patients with AUD when neurophysiological testing is not available. Moreover, we suggest that the NIS and the NSS scales would be most helpful in assessing LFN and SFN, respectively, in patients with AUD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».