Motor unit number estimates and quantitative motor unit analysis in healthy subjects and patients with amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Limitations associated with global measures of function in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and the qualitative nature of needle electromyography have stimulated the development of alternate means of monitoring disease severity and progression in ALS. Thus, the objective of this study was to examine the ability of one these techniques, decomposition-based quantitative electromyography (DQEMG), to obtain electrophysiological data, including motor unit number estimates (MUNEs), from a group of patients with ALS. The first dorsal interosseous and biceps brachii muscles were studied in 10 healthy subjects and 9 patients with ALS. Following the acquisition of a maximum M wave, needle- and surface-detected EMGs were collected simultaneously during 30-second contractions performed at 10% of the maximum voluntary contraction force to obtain motor unit potential (MUP) trains. DQEMG was then used to extract the surface-detected MUP associated with each MUP train, the mean size of which was divided into the maximum M wave to obtain a MUNE. The results suggest that quantitative electrophysiological data obtained using DQEMG are representative of the pathophysiological changes in the lower motor system in ALS patients, supporting its use in studies documenting the natural history and progression of the disease.
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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 | 0,003 |
| 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 ».