Systematic Comparison of Muscle Ultrasound Thickness in Polyneuropathies and Other Neuromuscular Diseases
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We have aimed to assess whether muscle thickness ultrasound (US) shows differences between patients with chronic inflammatory demyelinating polyneuropathy (CIDP), chronic axonal polyneuropathy (CAP), and other neuromuscular (NM) diseases compared to controls and to each other. METHODS: We performed a cross-sectional study from September 2021 to June 2022. All subjects underwent quantitative sonographic evaluation of muscle thickness in eight relaxed muscles and four contracted muscles. Differences were assessed using multivariable linear regression, correcting for age and body mass index (BMI). RESULTS: The study cohort consisted of 65 healthy controls, and 95 patients: 31 with CIDP, 34 with CAP, and 30 with other NM diseases. Both relaxed and contracted muscle thickness in all patient groups were lower than in the healthy controls, after controlling for age and body mass index (BMI). Regression confirmed that the differences persisted between patient groups and healthy controls. Differences between patient groups were not apparent. CONCLUSION: The current study shows that muscle ultrasound thickness is not specific in NM disorders, but shows a global reduction in thickness compared with healthy controls after corrections for age and BMI.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».