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Enregistrement W4403595900 · doi:10.1055/s-0044-1791577

The Role of Neuromuscular Ultrasound in the Diagnosis of Peripheral Neuropathy

2024· review· en· W4403595900 sur OpenAlexaff
Nicholas J. Miller, James B. Meiling, Michael S. Cartwright, Francis O. Walker

Notice bibliographique

RevueSeminars in Neurology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Nerve Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance neurographyMagnetic resonance imagingHomogeneousPeripheral neuropathyUltrasoundAmyloidosisMultifocal motor neuropathyPeripheral nervePeripheralEtiologyRadiologyEntrapment NeuropathyPathologyAnatomyCarpal tunnel syndromeInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classification of peripheral neuropathies has traditionally been based on etiology, electrodiagnostic findings, or histopathologic features. With the advent of modern imaging, they now can also be characterized based on their varied distribution of imaging findings. We describe the major morphologic patterns of these changes, which include homogeneous enlargement; homogeneous thinning; focal, multifocal, and segmental enlargement; and focal thinning and beading (multifocal thinning). Representative disorders in each of these categories are discussed, along with examples of the more complex imaging manifestations of neuralgic amyotrophy, nerve transection, and hereditary amyloidosis. An appreciation of the diverse morphologic manifestations of neuropathy can help neuromuscular clinicians conduct appropriate imaging studies with ultrasound and, when needed, order suitable investigations with magnetic resonance neurography.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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