Mechanosensitivity during straight leg raise and slump neurodynamic tests in people with type 1 diabetes mellitus and diabetic peripheral neuropathy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Neurodynamic tests are clinical tests used to identify heightened nerve mechanosensitivity but may be negative in the presence of severe neuropathy, as seen in people with carpal tunnel syndrome and type 2 diabetes. It is not known if this also occurs in people with diabetic peripheral neuropathy (DPN) from type 1 diabetes mellitus (T1DM). The primary aim of this study is to determine the proportion of positive neurodynamic tests in people with T1DM and DPN. The secondary aim is to assess whether the severity of DPN influences the presence of a positive neurodynamic test.Methods This is a cross-sectional study. Forty-three participants with T1DM and DPN were assessed using straight leg raise (SLR) and slump neurodynamic tests to determine a positive and negative test. DPN severity was graded according to Toronto Clinical Scoring System (TCSS).Results Forty-six percent and 56% of participants had positive SLR and slump tests, respectively, indicating heightened nerve mechanosensitivity. There was a statistically significant association between negative neurodynamic tests and DPN severity (p < 0.0001). In addition, participants with negative neurodynamic tests had significantly higher TCSS scores compared to participants with positive neurodynamic tests (p < 0.0001).Discussion/Conclusion People with T1DM and severe DPN, as graded by TCSS, are more likely to demonstrate negative neurodynamic tests than those with mild DPN. Future studies should investigate the relationship between neurodynamic tests and nerve function in other conditions. This supports previous research on negative neurodynamic tests in severe neuropathy, suggesting that neurodynamic tests should not be used alone to determine nerve involvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».