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Enregistrement W4414042289 · doi:10.1111/jns.70058

Polyneuropathy in Kidney Transplant Recipients: Accuracy of a New Clinical Diagnostic Scoring System

2025· article· en· W4414042289 sur OpenAlexaboutno aff
Svea Nolte, Naser B.N. Shehab, Stefan P. Berger, Celina Oldag, Ilja M. Nolte, Bianca T. A. de Greef, Fiete Lange, Marco van Londen, Catharina G. Faber, Stephan J. L. Bakker, Pieter A. van Doorn, Harmen R. Moes, Gea Drost

Notice bibliographique

RevueJournal of the Peripheral Nervous System · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitair Medisch Centrum GroningenViiV Healthcare
Mots-clésScoring systemPolyneuropathyKidney transplantKidneyDiagnostic accuracy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background and Aims Polyneuropathy is highly prevalent among kidney transplant recipients (KTR), underscoring the need for an accurate yet easy‐to‐perform diagnostic method to improve understanding and enable early identification of treatable cases. Methods This study included KTR at least 12 months post‐transplant at the University Medical Centre Groningen, the Netherlands. An expert panel assessed polyneuropathy through a structured neurological examination, quantitative sensory testing, and nerve conduction studies. The modified Toronto Clinical Neuropathy Score (mTCNS) was obtained from all participants. Logistic regression analyses with Firth penalization validated the mTCNS components. A new model, the Kidney Transplant Neuropathy Score (KTNS), was developed through stepwise elimination. Diagnostic performance was evaluated with bootstrapped metrics and ROC curve analyses. Results Among 160 KTR, 91 (57%) were diagnosed with polyneuropathy. All 10 mTCNS components were univariably associated with polyneuropathy; numbness (OR = 4.9 [1.8–18.0]), tingling (OR = 2.5 [1.2–5.9]), impaired nociception (OR = 1.5 [1.1–2.2]), and reduced vibration perception (OR = 1.5 [1.0–2.4]) remained independently associated in multivariable analysis. The mTCNS achieved an area under the curve (AUC) in ROC analysis of 0.83 [0.76–0.89]. Two KTNS were derived: the KTNS Basic , including history of numbness, tingling in the feet, and pinprick and vibration perception testing (AUC–ROC: 0.85 [0.79–0.90]); and the KTNS Advanced , replacing vibration perception with Achilles and patellar deep tendon reflex testing (AUC–ROC: 0.90 [0.85–0.94]). Interpretation The mTCNS is a valid diagnostic tool for polyneuropathy in KTR. The KTNS offers a simplified alternative based on key symptoms and sensory tests, with reflex testing included in the KTNS Advanced for settings with neurological expertise. Trial Registration ClinicalTrials.gov identifier: NCT04664426

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,322
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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