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Enregistrement W7096668568

The Canadian Journal of CME / May 2009 41 QUICK QUERIES Topical Questions, Sound Answers Managing Diabetic

2015· article· en· W7096668568 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusEtiologyPeripheral neuropathyPeripheral nervous systemPolyneuropathyNerve fiberHypesthesiaSensory nerveDiabetic neuropathy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

yrig ht© Not for S ale o r Co mm erci al D istri buti on Una utho rise d us e pr ohib ited. Au thor ised user s ca n do wnlo ad, disp lay, view and prin t a s ingle cop y for pers ona l use Of the various end-organs affected by pro-longed dysglycemia, whether in the form of impaired glucose tolerance (IGT) or frank diabetes (Types 1 or 2), the peripheral nervous system (PNS) is particularly vulnerable.1 Thus, diabetic polyneuropathy (DPN) is a leading cause of morbidity and non-traumatic amputa-tions within this population. While risk factors for the development of DPN are established (Table 1), additional cryptogenic factors must influence the expression of neuropathic symp-toms. For example, while up to 50 % of all caus-es of peripheral neuropathy are related to dia-betes, in nearly one third of patients the exact etiology remains uncertain. Amongst these patients 40 % will manifest IGT.2 By contrast, Pirart et al.3 documented that 50 % of patients who had diabetes for 25 years had no evidence of DPN. Therefore, two distinct groups emerge, one ultra-sensitive to elevated blood sugar and the other relatively protected against it. Despite such wide variability in terms of time-to-onset once symptoms develop the pattern is charac-teristic. What are some clinical features? DPN is a slowly progressive, length-dependent neuropathy affecting primarily sensory fibers of both large (i.e., slowed nerve conduction, distal hypesthesia and reduced balance) and small (i.e., pain, autonomic dysfunction and reduced intra-epidermal nerve fiber density) caliber. Motor fibers are affected later in the course. Positive symptoms consist of tingling, thermal (burning and/or freezing) and electric dysesthe-sias. Negative symptoms consist of numbness, weakness and impaired proprioception. Recent evidence suggests that even in the “pre-diabetic ” state deficits in standing balance and trunk position sense are discernable.4

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,446

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6870,325

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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