Implications of Nerve Fiber Density on the Diagnosis and Treatment of Juvenile Fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
Juvenile fibromyalgia (JFM) is a condition that presents as chronic widespread musculoskeletal pain and affects children and adolescents. JFM remains a challenging diagnosis, as it is both based on subjective criteria and the pathogenesis is poorly understood. Small fiber neuropathy (SFN) is a distinct condition, which is characterized by pathology of small A-delta and C fibers, and can present similarly to JFM. Small fiber pathology is characterized by reduced intraepidermal nerve fiber density (IENFD) on skin biopsy. Recent studies have found that as many as half of patients with JFM can demonstrate decreased IENFD, in pattern similar to SFN. This phenomenon has been referred to as small fiber pathology. The meaning of these findings was disputed; however, the current consensus remains that fibromyalgia and SFN are distinct conditions. Additionally, among patients with fibromyalgia, there are two phenotypes: those with small fiber pathology and those without. The purpose of this review was to characterize the role assessment of IENFD plays in the clinical context. We conducted a narrative review of pertinent articles pertaining to JFM, SFN and small fiber pathology in fibromyalgia. We concluded that assessment of IENFD should be completed if SFN is suspected either when a patient first presents or in patients who were previously diagnosed with fibromyalgia and SFN is later suspected. Distinguishing between JFM and SFN is important because recommended therapies differ between the two conditions. However, there is no evidence to support the use of skin biopsy to distinguish between the two discussed fibromyalgia phenotypes. More studies are needed to elucidate whether IENFD varies with morbidity and if both fibromyalgia phenotypes vary in their response to different therapeutic regimens.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».