Prevalence of Diabetic Peripheral Neuropathy and Its Association With Vitamin B12 Deficiency and Health-Related Quality of Life
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the study was to determine the prevalence of diabetic peripheral neuropathy and vitamin B12 deficiency, their associated factors, and impact on health-related quality of life in a sample from the Dominican Republic. Methods: A total of 367 patients with diabetes were recruited. The Toronto Clinical Scoring System (TCSS) was used to evaluate the presence of neuropathy symptoms, while the 36-Item Short Form Health Survey (SF-36) was used to assess health-related quality of life. Results: Of the participants, 33.5% had neuropathy according to TCSS scores. Only one participant reported having a previous diagnosis of neuropathy. Factors associated with neuropathy were age, chronic renal insufficiency, and history of stroke. The prevalence of vitamin B12 deficiency was 4.5%, and no association was found with neuropathy. The presence of neuropathy significantly affected (P < 0.05) all physical dimensions of the SF-36 and the vitality dimension. Factors associated with the Physical Component Score (PCS) were age, neuropathy, and total number of comorbidities; factors associated with Mental Component Score (MCS) were age, sex, and being widowed. Conclusions: The prevalence of neuropathy was high and its impact on QoL was significant. Almost none of the patients in which neuropathy was detected had a previous diagnosis. Considering this, the development of awareness and prevention interventions among both doctors and patients in the Dominican context is of utmost importance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».