The Role of Muscle Imaging in the Diagnosis and Assessment of Children with Genetic Muscle Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Muscle magnetic resonance imaging (MRI) and ultrasound (US) are emerging tools to assist in the diagnosis of children with genetic muscle disease. Increasing number of studies demonstrate that these imaging techniques can identify selective patterns of muscle atrophy, fatty degeneration, and muscle edema that help to distinguish between different early-onset genetic myopathies and muscular dystrophies. Recognizing patterns of pathology by muscle imaging can help to guide genetic testing and avoid the more invasive procedure of a muscle biopsy. Conversely, since massive parallel sequencing is now more commonly used as the initial step in diagnostic testing, imaging techniques can help to confirm or exclude if a variant of uncertain significance is indeed disease causing and compatible with a pattern of pathology as detected by muscle imaging. Whereas for diagnostic purposes and pattern recognition, muscle pathology does not need to be quantified, measuring disease progression is increasingly supported by quantitative muscle imaging, which is critical given the recent increment in rare disease therapeutic trials. Here, we discuss the value of muscle imaging techniques in pediatric muscle disease and summarize data identifying specific patterns of involvement in muscle MRI and US in some of the more common genetic myopathies and muscular dystrophies.
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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 | 0,001 | 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 découle