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Enregistrement W2113105798 · doi:10.2522/ptj.20140234

Longitudinal Evaluation of Muscle Composition Using Magnetic Resonance in 4 Boys With Duchenne Muscular Dystrophy: Case Series

2015· article· en· W2113105798 sur OpenAlexaff
Claudia Senesac, Donovan J. Lott, Sean C. Forbes, Sunita Mathur, Ishu Arpan, Emily S. Senesac, Glenn A. Walter, Krista Vandenborne

Notice bibliographique

RevuePhysical Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyMuscular dystrophyMagnetic resonance imagingSeries (stratigraphy)MedicineComposition (language)Physical medicine and rehabilitationInternal medicineBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Duchenne muscular dystrophy (DMD), an inherited recessive X chromosome-linked disease, is the most severe childhood form of muscular dystrophy. Boys with DMD experience muscle loss, with infiltration of intramuscular fat into muscles. OBJECTIVES: This case series describes the progression of DMD in boys using magnetic resonance imaging (MRI) and magnetic resonance spectroscopy (MRS). Magnetic resonance results are then compared with an established functional timed test. METHODS: Four boys with DMD and 4 healthy age-matched controls were chosen from a larger cohort. Boys with DMD were assessed at 4 time points over 2 years, with controls assessed at baseline only. Progression of the disease was documented by assessing the plantar flexors using MRI and MRS techniques and by assessing ambulation using the 30-Foot Fast Walk Test. RESULTS: Transverse relaxation time (T2) values were elevated in all boys with DMD at baseline. The lipid ratio increased rapidly as the disease progressed in 2 boys. Discrete changes in T2 in the other 2 boys with DMD indicated a slower disease progression. Magnetic resonance imaging and MRS allowed monitoring of the disease over all time periods regardless of ambulation status. LIMITATIONS: The magnetic resonance data were collected with 2 different magnets at 2 different field strengths (1.5 and 3.0 T). Although we corrected for this difference, care must be taken in interpreting data when different image collection systems are used. This was a case series of 4 boys with DMD taken from a larger cohort study. CONCLUSIONS: Magnetic resonance imaging and MRS are objective, noninvasive techniques for measuring muscle pathology and can be used to detect discrete changes in both people who are ambulatory and those who are nonambulatory. These techniques should be considered when monitoring DMD progression and assessing efficacy of therapeutic interventions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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