Neuromuscular Consequences of Diabetic Neuropathy: Motor Unit Loss, Transmission Instability, and Alterations in Muscle Form and Function (P6.252)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate how diabetic polyneuropathy (DPN) impacts the neuromuscular system in humans using a comprehensive and novel array of complementary measures. Background: The early stages of DPN typically result in length-dependent sensory impairments, but can eventually lead to dysfunction of the neuromuscular system. However, these DPN-associated neuromuscular deficits are studied less often and are more poorly understood. Our laboratory has undertaken a set of interrelated investigations using decomposition enhanced quantitative electromyography (DQEMG), dynamometry, and magnetic resonance imaging (MRI) to examine neuromuscular alterations in patients with severe DPN. Design/Methods: Patients with DPN (n = 12) were compared with age- and sex-matched controls (n = 12). Neuromuscular parameters related to the tibialis anterior (TA) and dorsiflexion were examined. DQEMG was used to derive: motor unit number estimates (MUNE), standard needle EMG parameters, and measures of neuromuscular transmission stability (e.g. jiggle, jitter, [percnt] blocking). Dynamometry and electrical stimulation were used to assess: contractile speed, muscle strength and endurance during a sustained isometric fatiguing task. MRI provided assessment of muscle quantity and quality. Associations between variables of interest (e.g. MUNE and muscle strength) were examined. Results: Patients with DPN were weaker (-35[percnt]), slower (-45[percnt]) and more easily fatigued (-21[percnt]) than controls (p<0.05). The DPN group featured fewer motor units (-45[percnt]), and reduced neuromuscular transmission stability (-30[percnt]; p<0.05). Patients with DPN were still weaker when strength was normalized to TA total cross sectional area (-30[percnt]; p<0.05). In the DPN patient group, TA MUNEs were negatively related to [percnt] noncontractile tissue (p<0.05; r = 0.72), whereas no relationship was found between these variables in controls (p>0.05). Conclusions: DPN may result in major changes to the neuromuscular system beyond weakness and muscle atrophy. Combined with sensory deficits, these changes likely contribute to decreased functional capacity and impaired mobility in this population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».