Longitudinal Evaluation of Muscle Composition Using Magnetic Resonance in 4 Boys With Duchenne Muscular Dystrophy: Case Series
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».