Corneal Nerve Morphology in Painful Diabetic Neuropathy: A Meta-Analysis of In Vivo Confocal Microscopy Studies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».