Tibia stress injury and the imaging appearance of stress fracture in juvenile dermatomyositis: six patients’ experiences
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tibial stress injuries are frequent injuries of the lower extremity and the most common causes of exercise-induced leg pain among athletes and military recruits. They sometimes occur in patients with pathological conditions of bone metabolism such as osteoporosis or rheumatoid arthritis, but there are previously no cases reported in juvenile dermatomyositis (JDM). Here we report 6 JDM patients who presented with shin pain, and the imaging appearance of tibial stress fractures or stress reactions. CASE PRESENTATION: All 6 patients with JDM presented with shin pain or tenderness in the anterior tibia without any evidence of excessive exercise or traumatic episode. They were diagnosed with tibial stress injuries based on a combination of radiographs, three-phase bone scans, and magnetic resonance imaging (MRI), and 5 out of 6 patients had been treated with prednisone and/or methotrexate at onset of tibial stress injuries. In one patient, we could not find any abnormalities in his radiograph, but the subsequent MRI showed tibial stress reaction. In all 6 patients, the tibial stress injuries improved with only rest and/or analgesics. CONCLUSION: We experienced 6 children with JDM who presented with shin pain, and who were diagnosed with tibial stress fractures or stress reactions. Their underlying disease and weakness, treatment with glucocorticoid and methotrexate, or inactivity may have resulted in these tibial injuries, and made these patients more predisposed than other children. In addition to preventing JDM patients from getting osteoporosis, we need to consider stress reactions when children with JDM complain of sudden shin pain.
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 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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».