Usefulness of<sup>18</sup>F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography in Management of Cervical Dystonia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the usefulness of (18)F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography/computed tomography ((18)F-FDG PET/CT) in the management of cervical dystonia (CD) with botulinum toxin type A (BoNT-A) injection. METHOD: Thirty two subjects with CD were included. A BoNT-A injection was provided either by clinically targeting method (group 1) or by (18)F-FDG PET/CT-assisted, clinically targeting method (group 2). In group 2, selection of target muscles and dosage of BoNT-A were determined according to the increased (18)F-FDG uptake, in addition to physical examination and functional anatomy. The outcomes of BoNT-A injection was compared between the two groups, in terms of the number of subjects who had reinjection before and after 6 months, the number of reinjections, the interval of reinjections, the duration to the minimal Toronto Western Spasmodic Torticollis Rating Scale (TWSTRS), the number of adverse events, the reduction rate of TWSTRS at 1-3 months and 3-6 months after injection, and the probability of reinjection-free living. RESULTS: The number of subjects who had reinjection within 6 months was significantly lower in group 2 than in group 1 (10 in group 1 vs. 3 in group 2). The reduction rate of TWSTRS after 3-6 months (37.8±15.7% of group 1 vs. 63.3±28.0% of group 2) and the probability of reinjection-free living were significantly higher in group 2 than in group 1. CONCLUSION: These findings suggest that (18)F-FDG PET/CT study could be useful in management of CD in terms of the identification of dystonic muscles if there is an increase in the (18)F-FDG uptake in the cervical muscle of the images.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».