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Enregistrement W2045303979 · doi:10.1002/jmri.22849

Quantitative assessment of skeletal muscle degeneration in patients with myotonic dystrophy type 1 using MRI

2011· article· en· W2045303979 sur OpenAlexaff
Bassem Hiba, Nathalie Richard, Luc J. Hébert, Chantal Côté, Mimoun Nejjari, C. Vial, Françoise Bouhour, Jack Puymirat, M. Janier

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversité LavalCanadian Armed Forces
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyotonic dystrophyAnkleMuscle atrophyAtrophyMagnetic resonance imagingMuscular dystrophyNuclear medicineAnatomyPathologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,525

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations63
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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