Average proportional consecutive interval difference accurately differentiates spontaneous activity from motor unit potentials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: An objective method is required to detect spontaneous activity (SA) for prevalence studies in needle electromyography (EMG). Because of frequent similarities in the morphology of SA and motor unit potentials (MUP), identification of SA depends on assessment of firing regularity, which has not yet been quantitated through a modern interface. METHODS: Prospective recordings obtained from patients referred for electrodiagnostic evaluation were analyzed by using decomposition-based quantitative EMG (DQEMG) customized to calculate descriptive statistics. RESULTS: Forty-four MUP recordings (39 participants) and 80 SA recordings (62 participants) were analyzed. One hundred one of 124 recordings successfully interfaced with DQEMG. The remaining recordings were analyzed in Audacity. Average proportional consecutive interval differences differentiated SA from MUPs with 97.5% sensitivity (confidence interval [CI] 91.3%-99.7%) and 100.0% specificity (CI 92%-100%). There was substantial overlap, however, for SD and mean consecutive differences. DISCUSSION: Average proportional consecutive interval difference accurately differentiates SA from MUPs and may be useful in future prevalence studies of SA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».