The Role of Sural Nerve Biopsy in the Diagnosis of Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The diagnostic yield of sural nerve biopsy (SNB) in vasculitis is uncertain. Our aim was to document relevant characteristics of patients undergoing SNB in the investigation of vasculitis; determine the diagnostic yield; relate positive biopsy findings to patient demographic, laboratory, and clinical variables; and to calculate the rate of surgical complications. METHODS: Patients with suspected vasculitis that underwent SNB as part of diagnostic evaluation at academic medical centers in Sweden and the United Kingdom were identified by searching local pathology databases and clinic registers. A structured review of medical case records and pathology reports was conducted. Histological findings were categorized as definite, probable, or no vasculitis in accordance with the 2015 Brighton Collaboration reinterpretation and update of the Peripheral Nerve Society guidelines for vasculitic neuropathy. Definite and probable findings were considered positive for vasculitis. RESULTS: Ninety-one patients that underwent SNB were identified (45% female). Forty (44%) patients showed histological evidence of vasculitis: 14 definite and 26 probable. A concomitant muscle biopsy conducted in 10 patients did not contribute to the diagnostic yield. Positive antineutrophil cytoplasmic antibody test, organ involvement other than the nervous system, and a longer biopsy sample were associated with a positive biopsy. The reported surgical complication rate was 15%. CONCLUSION: SNB of sufficient length is a useful procedure to confirm a diagnosis of vasculitis.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».