Ultrasound imaging for sarcopenia, spasticity and painful muscle syndromes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: On the basis of its various advantages and the relevant awareness of physicians, ultrasound imaging has overwhelmingly taken its place in the scientific arena. This is true both from the side of daily clinical applications and also from the side of research. Yet, ultrasound provides real-time (diagnostic) imaging and (interventional) guidance for a wide spectrum of muscle disorders. In this regard, this review aims to discuss the potential/actual utility of ultrasound imaging in particular muscle disorders, that is, sarcopenia, spasticity and fibromyalgia/myofascial pain syndrome. RECENT FINDINGS: Due to the aging population worldwide and the importance of functionality in the older population, mounting interest has been given to the diagnosis and management of sarcopenia in the recent literature. Likewise, several articles started to report that ultrasound imaging can be used conveniently and effectively in the early diagnosis and quantification of sarcopenia.For spasticity, aside from ultrasound-guided botulinum toxin injections, intriguing attention has been paid to sonographic evaluation of muscle architecture, echogenicity and elasticity in the follow-up of these chronic conditions.As regards painful muscle syndromes, quantitative ultrasound techniques have been shown to detect statistically significant differences between healthy controls and patients with myofascial pain syndrome. SUMMARY: Ultrasound imaging seems to be a promising tool that indisputably deserves further research in the management of a wide range of muscle disorders. VIDEO ABSTRACT: http://links.lww.com/COSPC/A17.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».