The predictive value of cumulative plantar tissue stress on future plantar foot ulceration in people with diabetes—A 12‐month prospective observational study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Plantar foot ulcers are a burdensome complication of diabetes caused by abnormal foot biomechanics. Predicting foot ulcers aids in their prevention, but the value of peak pressure—the most used biomechanical parameter—is only moderate. We aimed to improve prediction based on the more comprehensive load measure cumulative plantar tissue stress (CPTS). Methods We prospectively observed 60 participants with diabetes at high foot ulcer risk for 12 months. At baseline, we assessed demographic and clinical characteristics—including plantar pre‐ulcers (i.e., abundant callus, haemorrhage, blister, fissure)—and measured barefoot and in‐shoe plantar pressures during walking and standing. Daily‐life weight‐bearing activity and adherence to prescribed footwear were assessed over 7 days after baseline. The primary outcome was plantar foot ulceration during the 12‐month follow‐up. CPTS was calculated (in GPa . s/day) from the above foot‐loading factors and analysed for predicting foot ulcers and its association with pre‐ulcers, using multivariate regression analyses. Results Twenty‐two participants (37%) developed a plantar forefoot ulcer. CPTS was not a significant predictor (odds ratio (OR) = 0.90 (95% confidence interval (CI): 0.50–1.59)) but pre‐ulcers at baseline (OR = 9.97, 95%CI: 1.41–70.65) and walking speed (in m/s) (OR = 0.01, 95%CI: 0.00–0.32) were. CPTS was significantly associated with pre‐ulcers (OR = 2.38, 95%CI: 1.02–5.54). Conclusions CPTS did not predict plantar foot ulceration in our high‐risk participants, but our findings support the mechanical pathway of plantar foot ulceration through pre‐ulcer development and indicate lower walking speed as an important predictor. Assessing walking speed and early identifying and treating pre‐ulcers will help predict and prevent plantar foot ulcers in high‐risk people with diabetes.
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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) | 0,001 | 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 ».