Laser Doppler Perfusion Imaging Is Useful in the Study of Raynaud’s Phenomenon and Improves the Capillaroscopic Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate capillary morphology and skin blood flow of dorsal hands by nailfold videocapillaroscopy (NVC) and laser Doppler perfusion imaging (LDPI), respectively, in patients with primary Raynaud's phenomenon (PRP) and systemic sclerosis (SSc) and to compare the results with those obtained in healthy controls. METHODS: The study group consisted of 142 patients with SSc, 88 patients with PRP, and 147 healthy controls. NVC was performed in all the groups examined. In patients with SSc the capillaroscopic pattern was classified as early, active, or late group pattern. A baseline skin blood flow determination of the dorsum of the subject's hands was acquired through a low-energy 670 nm Lisca Laser Doppler Perfusion Imager. RESULTS: In the healthy controls the perfusion distribution pattern was homogeneous, with a proximal-distal perfusion gradient. In patients with PRP, the perfusion distribution pattern was homogeneous, but the proximal-distal perfusion gradient was absent. Finally, in patients with SSc the perfusion distribution pattern was dyshomogeneous and a proximal-distal gradient was absent. The minimum perfusion, mean perfusion, maximum perfusion, and standard deviation, calculated as variation by means of each measurement site, were significantly different in all the groups examinated. CONCLUSION: NVC represents the best method to analyze microvascular damage in rheumatic diseases. LDPI improves the evaluation of vascular damage in patients with SSc. The LDPI and the capillaroscopic images fully matched the definition of the various stages of vascular digital damage in SSc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».