Ultrasound Elastography Assessment of Skin Involvement in Systemic Sclerosis: Lights and Shadows
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess skin elasticity in systemic sclerosis (SSc) by using a new imaging modality, ultrasound elastography (UE). METHODS: Our study included 18 consecutive patients with SSc and 15 healthy controls. Modified Rodnan skin score, physical examination, and assessment of organ involvement were performed. UE was carried out on the middle forearm and on the fingers of the dominant arm. The echo signals recorded in real time during freehand operations of probe compression and relaxation produced images representing tissue elasticity, consisting of translucent colored bands superimposed on the B-mode ultrasonographic images. The color scale varied within a large band spectrum from red, indicative of soft and highly elastic tissue, to blue, which denoted hard and barely elastic tissue. RESULTS: On the forearm of all patients, UE showed a homogeneous blue area corresponding to the dermis visualized in a B-mode ultrasonographic image; in controls, a blue pattern was never detected and a predominance of green with sporadic areas of pale blue was observed. At sequential evaluations, UE of fingers produced inconstant and changeable colored areas. CONCLUSION: The imaging pattern observed in the forearm of patients with SSc may represent the reduction of strain in the dermis due to loss of elasticity. The variable pattern obtained by finger evaluation demonstrated that UE can assess skin involvement in SSc only in those areas where the dermis is known to be thicker and where the bone hyperreflection is minimal. Further studies are needed to confirm our results and determine the validity of this new imaging modality.
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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) | 0,001 | 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 ».