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Enregistrement W2946378449 · doi:10.1097/cnd.0000000000000250

Ultrasound in Multifocal Motor Neuropathy: Clinical and Electrophysiological Correlations

2019· article· en· W2946378449 sur OpenAlexaff
Ari Breiner, Hamid Ebadi, Vera Bril, Carolina Barnett, Hans Katzberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Neuromuscular Disease · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto General HospitalUniversity of CalgaryOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMismatch negativityMultifocal motor neuropathyMedicineElectrophysiologyPeripheralPolyneuropathyUltrasoundNerve conduction studyMedian nerveElectromyographyAudiologyNerve conductionRadiologySurgeryInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Multifocal motor neuropathy (MMN) is a treatable autoimmune polyneuropathy, which may prove challenging diagnostically in the setting of absent conduction blocks or advanced axonal loss. Relatively few studies have examined the role of ultrasound (US) in MMN. METHODS: Retrospective, cross-sectional study of patients with MMN who underwent peripheral nerve US. Charts were reviewed to extract clinical, sonographic, and electrophysiological data. RESULTS: Eleven patients with MMN underwent US between 2013 and 2015; of these 11 patients, 7 had ≥3 abnormal nerve segments, and 6 had ≥5 sites of increased cross-sectional area (CSA). There was moderate correlation between the degree of amplitude drop observed in the median and ulnar motor nerves, and CSA. Significant correlation between CSA and limb strength was only observed for the median nerve. CONCLUSIONS: Peripheral nerve US shows promise as a diagnostic tool in MMN and may be helpful to distinguish MMN from motor neuron disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,316 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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