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Enregistrement W1939081607 · doi:10.1002/mus.24785

Ultrasonography detects early laryngeal muscle atrophy in an equine neurectomy model

2015· article· en· W1939081607 sur OpenAlexaff
Heather Chalmers, Jeff Caswell, Justin Perkins, David Goodwin, Laurent Viel, Norm G. Ducharme, Richard J. Piercy

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtrophyNeurectomyMedicineAnatomyMuscle atrophyUltrasoundUltrasonographyPathologySurgeryRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: A unilateral neurectomy model was used to study the relationship between histologic and ultrasonographic tissue characteristics during muscle atrophy over time. METHODS: This investigation was an in vivo experimental study in an equine model (n = 28). Mean pixel intensity of ultrasonographic images was measured, a muscle appearance grade was assigned weekly, and muscles were harvested from 4 to 32 weeks. Minimum fiber diameter, fiber density per unit area, percent collagen, percent fat, and fiber type profile were measured from muscle cryosections and correlated with the ultrasonographic parameters. RESULTS: A significant relationship was identified between collagen content, minimum fiber diameter, and ultrasonographic muscle appearance by as early as 8 weeks. There was no apparent association between fat content of muscle and the ultrasonographic appearance of atrophy before 28 weeks. CONCLUSIONS: Early muscle atrophy before fatty infiltration is detectable with ultrasound. The effect of muscle collagen content on echointensity may be mediated by reduced fiber diameter.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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