Comparison of intraepidermal nerve fiber density and confocal corneal microscopy for neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Compare the diagnostic characteristics of intraepidermal nerve fiber density (IENFD) and confocal corneal microscopy (CCM) for distal symmetric polyneuropathy (DSP) and small fiber neuropathy (SFN). METHODS: Participants with obesity were recruited from bariatric surgery clinics and testing was performed prior to surgery. DSP and SFN were determined using the Toronto consensus definitions of probable neuropathy. IENFD was assessed from 3 mm punch biopsies of the distal leg and proximal thigh. CCM was performed on both eyes with manual and automated counting. The Michigan Neuropathy Screening Instrument questionnaire (MNSIq) was also completed. Diagnostic capability was determined using areas under the receiver operating characteristics curve (AUC) from logistic regression. RESULTS: [6.7]). In this population, 22.9% had DSP and 14.3% had SFN. Distal leg IENFD had the largest AUC (95% confidence interval) for DSP (0.78, 0.68-0.89) and SFN (0.85, 0.75-0.96). Proximal thigh IENFD (DSP: AUC: 0.59, 0.48-0.69, SFN: AUC: 0.59, 0.46-0.73) and CCM metrics (DSP: AUC range: 0.55-0.60, SFN: AUC range: 0.45-0.62) had poorer diagnostic capability than distal leg IENFD for DSP/SFN (P < 0.05). MNSIq had similar diagnostic capability to distal leg IENFD for both DSP/SFN (DSP: AUC: 0.76, 0.68-0.85, SFN: AUC: 0.81, 0.73-0.88). More participants (52%) preferred skin biopsies to CCM. INTERPRETATION: Distal leg IENFD was the best quantitative measure of DSP/SFN. CCM had poor diagnostic characteristics and fewer patients preferred this test to IENFD. The MNSIq had similar diagnostic characteristics to distal leg IENFD, indicating its value as a diagnostic tool in the clinical setting. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov: NCT03617185.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».