Сучасні підходи до діагностики діабетичної полінейропатії: інновації та перспективи
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.066 | 0.028 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".