Assessing the Impact of Neuromuscular Taping on Thrombocyte Indices in Diabetic Neuropathy Patients With Peripheral Artery Disease: A Cross‐Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Peripheral artery disease (PAD) is a common complication among diabetic neuropathy patients, often associated with abnormalities in thrombocyte indices. This study aimed to assess the impact of neuromuscular taping (NMT) on thrombocyte indices in diabetic neuropathy patients with PAD. Methods: A total of 23 patients diagnosed with DN using the Toronto Clinical Neuropathy Scoring System (TCNSS) and Diabetic Neuropathy Examination (DNE) were enrolled in the study. Participants underwent NMT decompression intervention sessions over a period of 24 days. Further, the genomic analysis utilized public databases derived from diabetes studies that investigated the development of diabetic neuropathy. Results: < 0.05). Additionally, there was a notable decrease in TCNSS and DNE scores post-intervention, indicating an improvement in DN symptoms. Moreover, genomic analysis identified 9 genes, including SLC30A1, TRBJ2-7, OLFM1, TCF7L2, MCF2L, CEP295NL, CEACAM22P, TSHZ2, and PDZD4, involved in DN development. Conclusion: These findings suggest that NMT holds promise as a therapeutic intervention for improving thrombocyte indices and managing DN symptoms in patients with PAD. Further research is warranted to elucidate the underlying mechanisms and long-term effects of NMT in this population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».