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Enregistrement W4412105845 · doi:10.3390/biomedicines13071675

Corneal Nerve Morphology in Painful Diabetic Neuropathy: A Meta-Analysis of In Vivo Confocal Microscopy Studies

2025· review· en· W4412105845 sur OpenAlexaboutno aff
Scott F. Farrell, Luisa H. Colorado, Samantha J. Dando, Katie Edwards

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetic neuropathyPeripheral neuropathyOphthalmologyDiabetes mellitusMeta-analysisCochrane LibraryCorneaInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Painful diabetic peripheral neuropathy (pDPN) significantly impacts quality of life, yet its diagnosis remains challenging due to reliance on subjective pain reports and limited objective biomarkers. This meta-analysis evaluated corneal nerve morphology parameters; corneal nerve fibre length (CNFL), corneal nerve fibre density (CNFD), and corneal nerve branch density (CNBD), measured through in vivo confocal microscopy (IVCM), as potential tools for differentiating painful and painless forms of diabetic neuropathy. Methods: A systematic review was performed comparing corneal nerve morphology across four groups: painful diabetic neuropathy (pDPN), non-painful diabetic neuropathy (npDPN), diabetes without neuropathy (DPN-), and healthy controls. Literature search extended over MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Library, focusing on studies published since 2000. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale, while evidence certainly followed GRADE guidelines. Random-effects meta-analyses calculated mean differences (MDs) with 95% confidence intervals (CIs) for CNFL, CNFD, and CNBD. Results: Seven observational studies comprising 803 participants (213 pDPN, 275 npDPN, 99 DPN-, and 216 controls) revealed no significant differences between pDPN and npDPN groups in CNFL (MD = 0.79, 95% CI −0.64 to 2.22), CNFD (MD = 1.67, 95% CI −0.14 to 3.47), or CNBD (MD = 1.84, 95% CI −4.31 to 7.98). However, all metrics were markedly reduced in pDPN compared to DPN- and healthy controls. Conclusions: While effective in identifying diabetic neuropathy, common corneal nerve morphology parameters cannot reliably distinguish pDPN from npDPN. This highlights the need for research into mechanisms like central sensitization, inflammation, and micro-neuromas, which could refine diagnostic and therapeutic approaches for pDPN.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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