The Sensitivity of Quantitative Sonographic Assessment of Muscle Thickness for Amyotrophic Lateral Sclerosis Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In the current proof-of-concept study, we aimed to examine the sensitivities and specificities of previously reported normal values for muscle ultrasound thickness in amyotrophic lateral sclerosis. METHODS: Muscle ultrasound was performed in 65 healthy control subjects and 91 amyotrophic lateral sclerosis patients using a standardized assessment of eight relaxed muscles and four contracted muscles. Normal values for muscle thickness were determined as values above the 5th percentile stratified by age and gender using the weighted average method. Sensitivity for amyotrophic lateral sclerosis diagnosis was determined for muscles with and without the addition of muscle contraction. RESULTS: Amyotrophic lateral sclerosis patients showed reduced muscle sum thickness both in relaxed and in contracted states compared with control subjects. Muscle ultrasound of muscles with and without contraction showed excellent diagnostic accuracy for differentiating amyotrophic lateral sclerosis patients from control subjects (area under curve = 0.96, sensitivity: 93%-95%, specificity: 84-87). Muscle ultrasound sensitivity was lower within 6 months of symptom onset (83%) compared with longer disease duration (>92%). CONCLUSIONS: Quantitative sonographic assessment of muscle thickness can be complementary in the diagnosis of amyotrophic lateral sclerosis with excellent accuracy for differentiating patients from healthy subjects, and might be useful in other neuromuscular disorders, although additional studies are required.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».