Quantitative assessment of skeletal muscle degeneration in patients with myotonic dystrophy type 1 using MRI
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify MRI biomarkers that could be used to follow disease progression and therapeutic efficacy in one individual muscle in patients with myotonic dystrophy type 1 (DM1). MATERIALS AND METHODS: Lower limb MRI and maximal ankle dorsiflexor strength assessment, using a hand-held dynamometer, were performed in 19 DM1 patients and 6 control subjects. The volume of residual muscle tissue of Tibialis Anterior (TA) muscle was chosen as an index for muscle atrophy, and the T2-relaxation-time of the residual muscle tissue was measured to evaluate edema-like lesions. The fat-to-water ratio was assessed using three-point Dixon images to quantify fat infiltration in the entire muscle. RESULTS: The intra-observer variability of MRI indices (∼5.2% for the residual muscle tissue volume and 2.5% for the fat-to-water ratio) was lower than that of the dorsiflexor torque measurement (∼11.5%). A high correlation (r = 0.91) was found between maximal ankle dorsiflexor strength and residual TA muscle tissue volume in DM1 patients. Increases in the fat-to-water ratio and T2-relaxation-time were associated with a decrease in maximal ankle dorsiflexor strength. CONCLUSION: MRI appears as a noninvasive method which can be used to follow disease progression and therapeutic efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».