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Enregistrement W7117313550 · doi:10.1186/s12902-025-02129-2

Monocyte-to-lymphocyte ratio as an inflammatory biomarker for predicting diabetic peripheral neuropathy in type 2 diabetes mellitus patients

2025· article· en· W7117313550 sur OpenAlexaboutno aff
Jian‐Bin Li, Fan Hu, Xiaoqing Lü, Yaoyao Shen, Jinhua Chen, Hong Zhang

Notice bibliographique

RevueBMC Endocrine Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 Diabetes MellitusPeripheral neuropathyBiomarkerDiabetes mellitusType 2 diabetes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is an intricate metabolic disorder often accompanied by low-grade inflammation. This study aimed to investigate the relationship between the monocyte-to-lymphocyte ratio (MLR) and diabetic peripheral neuropathy (DPN) in patients with T2DM. METHOD: A total of 236 individuals diagnosed with T2DM participated in the research. Clinical parameters were assessed, including the Toronto Clinical Neuropathy Score (TCNS), Compound Muscle Action Potential (CMAP), Sensory Nerve Action Potential (SNAP), nerve conduction velocity (NCV), complete blood count, biochemical markers, and inflammatory indicators. These parameters were analyzed and compared, followed by logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses. RESULTS: The findings demonstrated that patients with DPN were generally older and had higher MLR levels and glycated hemoglobin levels, lower high-density lipoprotein cholesterol(HDL-C), longer disease duration, and higher FPG compared to patients without DPN. Additionally, CMAP and SNAP of median nerve (MN), ulnar nerve(UN), peroneal nerve (PN), and tibial nerve (TN) were significantly lower in the higher MLR group than in the higher MLR group( P < 0.05). ROC analysis indicated that MLR had an area under the curve (AUC) of 0.625, suggesting a limited discriminative ability to identify DPN. CONCLUSION: This study underscores the potential ability of MLR as a predictive biomarker for DPN in patients with T2DM, emphasizing the important role of inflammation in the development of this condition. But it has a low performance for DPN diagnosis. CLINICAL TRIAL NUMBER: Not applicable.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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