Skeletal muscle infarction in diabetes mellitus.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the risk factors, clinical features, and methods of diagnosis of diabetic muscle infarction (DMI). METHODS: Three patients with diabetes mellitus (DM) and skeletal muscle infarction were studied, and 49 additional cases reported in the English literature (Medline database search) were reviewed. RESULTS: Review of all 52 patients with DMI revealed a number of typical features: equal sex distribution; mean age 41.5 years (range 19-81 yrs); a number of risk factors [long duration of DM (mean 15.2 yrs), poor control and microvascular diabetic complications (neuropathy, retinopathy, nephropathy) (94%), and insulin dependent type I DM (77%)]; a characteristic clinical presentation with painful diffuse muscle swelling (100%); and sometimes a muscle mass (44%), predilection for quadriceps (62%), hip adductors (13%) and leg muscles (13%), elevated serum creatine phosphokinase (47%), abnormal sonograms (81%), abnormal magnetic resonance image (MRI) findings (100%), typical histopathologic findings of a muscle infarct (100%) (ultrastructural evidence of microangiography in one patient); and a tendency toward spontaneous resolution although recurrences are common (51%). CONCLUSION: Skeletal muscle infarction is a rare complication of long standing, poorly controlled DM associated with multiple end organ microvascular sequelae. Increased clinical awareness is important for early recognition, particularly in a diabetic patient presenting with a painful thigh or leg swelling. MR imaging is the diagnostic study of choice, and in the appropriate clinical setting, may obviate the need for a muscle biopsy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».