Сучасні підходи до діагностики діабетичної полінейропатії: інновації та перспективи
Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у Ванкувер стилі: Булеца БА, Софілканич НВ. Сучасні підходи до діагностики діабетичної полінейропатії: інновації та перспективи. Експериментальна і клінічна медицина. 2025;94(1):25-34. https://doi.org/10.35339/ekm.2025.94.1.bus Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.16779213 Резюме Стаття присвячена аналізу сучасних літературних джерел у напрямку висвітлення ролі запалення у формуванні Діабетичної ПоліНейропатії (ДПН) та на підкреслення перспектив подальших досліджень для оптимізації діагностики, лікування та прогнозу даного захворювання. Діабетична Невропатія (ДН) представляє собою серйозне ускладнення Цукрового Діабету (ЦД), яке викликає різноманітні прояви, що включають розлади чутливості, рухової функції та вегетативних процесів. За даними джерел, ДН поширена серед половини хворих на ЦД. ДН поділяється на симетричну (дистальна сенсомоторна поліневропатія, поліневропатія малих волокон, вегетативна невропатія) та асиметричну (мононевропатії та радикулоплексопатії). Дистальна сенсомоторна ДПН найпоширеніша, яка становить [75–90] % усіх невропатій. Більше чверті пацієнтів із ДН стикаються з больовим синдромом, що значно погіршує якість життя. Патогенез захворювання складний та зумовлений гіперглікемією, тривалістю діабету, курінням, ожирінням та іншими факторами. Розвиток починається з асимптоматичної поліневропатії, переходячи до чутливих розладів та порушень рухової функції. Адипокіни, такі як адипонектин та лептин, впливають на розвиток ДН. Взаємозв’язок із запальними цитокінами, такими як TNF-alpha, є важливим аспектом патогенезу. Для діагностики використовують шкали визначення ймовірності ускладнень, електронейроміографію та мікроскопічне обстеження. Sudoscan та Neuropad дозволяють неінвазивно визначати судомоторну дисфункцію. Біомаркери, такі як цитокіни та нейротрофічні фактори, є перспективним напрямком дослідження. Інтегрований підхід до дослідження відкриває можливості для розробки специфічних методів діагностики та лікування ДН, сприяючи покращенню якості життя пацієнтів, які стикаються з цією складною проблемою. Ключові слова: цукровий діабет, нейропатичний біль, електронейроміографія, фактор некрозу пухлин-альфа, маркери запалення. Cite in English in Vancouver style: Buletsa BA, Sofilkanych NV. Modern approaches to the diagnosis of diabetic polyneuropathy: innovations and prospects. Experimental and Clinical Medicine. 2025;94(1):25-34. https://doi.org/10.35339/ekm.2025.94.1.bus [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.16779213 Abstact The article is devoted to the analysis of modern literature sources in the direction of highlighting the role of inflammation in the formation of diabetic polyneuropathy and emphasizing the prospects for further research to optimize the diagnosis, treatment and prognosis of this disease. Diabetic Neuropathy (DN) is a serious complication of Diabetes Mellitus (DM) that causes a variety of manifestations, including disorders of sensitivity, motor function, and autonomic processes. According to sources, DN is common among half of people with DM. DN is divided into symmetric (distal sensorimotor polyneuropathy, small-fibre polyneuropathy, autonomic neuropathy) and asymmetric (mononeuropathy and radiculoplexopathy). Distal sensorimotor diabetic polyneuropathy is the most common, accounting for [75–90]% of all neuropathies. More than a quarter of patients with DN experience pain syndrome, which significantly worsens their quality of life. The pathogenesis of the disease is complex and is caused by hyperglycemia, long-term diabetes, smoking, obesity, and other factors. The development begins with asymptomatic polyneuropathy, progressing to sensory disorders and motor dysfunction. Adipokines, such as adiponectin and leptin, influence the development of DN. The relationship with inflammatory cytokines, such as TNF-alpha, is an important aspect of pathogenesis. Scales (aimed at determining the presence of this complication with varying degrees of probability), electroneuromyography, and microscopic examination are used for diagnosis. Sudoscan and Neuropad allow non-invasive detection of motor dysfunction. Biomarkers such as cytokines and neurotrophic factors are a promising area of research. An integrated research approach opens up opportunities for the development of specific methods for the diagnosis and treatment of DN, contributing to the improvement of the quality of life of patients facing this complex problem. Keywords: diabetes mellitus, neuropathic pain, electroneuromyography, tumor necrosis factor-alpha, inflammatory markers.
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 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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,019 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,066 | 0,028 |
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 ».