Multipoint Stimulation Motor Unit Number Estimation of the Extensor Indicis and Anconeus after Cervical Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction The health of infralesional lower motor neurons (LMNs) after a cervical spinal cord injury is frequently overlooked, despite its critical role in mediating effective clinical interventions for improving arm and hand function. Prior studies suggest high frequencies of infralesional lower motor abnormalities in muscles that are potential targets for nerve transfer surgery, a procedure that has the potential to restore upper limb function. Methods In this prospective, two-center cohort study, we used multipoint stimulation motor unit number estimation (MPS-MUNE) to evaluate the number of motor units in clinically relevant infralesional muscles, including the predominantly C7-innervated anconeus and the predominantly C8-innervated extensor indicis (EI) in 15 individuals with cervical spinal cord injury (26 limbs) and 17 healthy controls. Results Both CMAP and MUNE values were significantly lower (p < 0.05) for those with cervical spinal cord injury (EI CMAP: 2.0 mV±1.57, EI MUNE: 33±30.5, Anconeus CMAP:2.7 mV±1.9, Anconeus MUNE: 39±50.6) versus controls (EI CMAP: 6.6mV±1.0, EI MUNE:137±33.9, Anconeus CMAP:6.6 mV±1.3, Anconeus MUNE: 146 ±42.3). The test-retest reliability as measured by intraclass correlation coefficient and confidence interval (CI) for the EI and anconeus were 0.84 (CI: 0.45-0.95) and 0.78 (CI: 0.36-0.93), respectively. Discussion This study shows significant loss of infralesional motor units after cervical spinal cord injury. We demonstrate the potential utility of MPS-MUNE for evaluating the health of LMNs. The LMN abnormalities observed underscore the significance of this approach to evaluating potential targets for nerve transfer surgery for the restoration of upper limb function.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».