Barriers and new opportunities in developing effective therapies for diabetic neuropathy: International expert consensus recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic neuropathy (DN) affects up to half of individuals with type 1 and type 2 diabetes. Despite evidence that improving metabolic and cardiovascular health can slow its progression, DN remains a significant clinical challenge due to the lack of disease-modifying therapies and effective pain management strategies. This consensus aimed to identify gaps and recommend strategies to address these challenges. METHOD: A workshop, initiated by Steno Diabetes Centre Copenhagen and the Danish Diabetes and Endocrinology Academy, conducted a gap analysis based on insights from clinical studies, observational cohorts, and clinical practice. Online invitations targeted experienced clinicians, researchers, and drug developers committed to improving DN treatment through innovative clinical trials. Thirty-five participants from six countries reached consensus via a Delphi process on key steps to advance DN therapy. RESULT: Four critical barriers and needs were addressed: (1) Translating bench research to clinical practice, (2) Enhancing clinical trial design, (3) Improving outcome measures, and (4) Identifying effective treatments for painful DN. CONCLUSION: Successful interventional trials require robust outcome measures to capture clinically meaningful changes in DN phenotypes, providing the basis for developing effective, disease-modifying treatments.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| 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 ».