Classification and Diagnostic Investigation in Inflammatory Myopathies: A Study of 99 Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Insights into the pathogenesis of inflammatory myopathies have led to new diagnostic methods. The aims of our study were (1) to evaluate the consequences of using the classification of Amato/European Neuromuscular Centre Workshop (ENMC) compared to that of Bohan and Peter; and (2) to evaluate any diagnostic benefit in using an extended pathological investigation. METHODS: From a consecutive retrospective database, we evaluated 99 patients for classification. Patients with inclusion body myositis (IBM) were classified according to Griggs, et al. In addition to routine stainings and immunohistochemistry, a multilevel serial sectioning procedure was performed on paraffin-embedded material, to identify scarce pathological findings. RESULTS: Classification according to Bohan and Peter could be performed for 83 of the 99 patients, whereas only 60 patients met the Amato/ENMC criteria, the latter resulting in the following diagnostic groups: IBM (n = 18), nonspecific myositis (n = 14), polymyositis (n = 12), dermatomyositis (n = 10), dermatomyositis sine dermatitis (n = 5), and immune-mediated necrotizing myopathy (n = 1). Most of the Amato/ENMC diagnostic groups harbored patients from several of the Bohan and Peter groups, which included a substantial group lacking proximal muscle weakness. The serial sectioning procedure was essential for classification of 9 patients (15%), and led to a more specific diagnosis for 13 patients (22%) according to Amato/ENMC. CONCLUSION: The classification of Amato/ENMC was more restrictive, forming groups based on clinical criteria and specified myopathological findings, which clearly differed from the groups of the Bohan and Peter classification. An extended pathological investigation increased the diagnostic yield of a muscle biopsy and highlights the quantity and specificity of certain pathological findings.
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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 | 0,001 |
| 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 ».