Assessment of small fiber neuropathy and distal sensory neuropathy in female patients with fibromyalgia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: We investigated sudomotor dysfunction, small fiber neuropathy (SFN), and their clinical significance in female fibromyalgia patients. METHODS: Fibromyalgia patients and healthy controls (HCs) were recruited. Clinical and laboratory data were measured. Electrochemical skin conductance (ESC) values of hands and feet were assessed by SUDOSCAN. Additionally, several other methods were employed, including nerve conduction study (NCS), electromyography (EMG), and questionnaires. Spearman correlation coefficient was calculated to identify factors associated with ESC values of SUDOSCAN. RESULTS: Twenty-two female fibromyalgia patients and 22 female HCs were recruited. The fibromyalgia group had lower EQ5D and higher Toronto Clinical Neuropathy scores than the HC group. Most of the EMG/NCS findings of motor and proximal sensory nerves were comparable between the fibromyalgia and HC groups, whereas sensory nerve action potential amplitudes of distal sensory nerves were significantly lower in the fibromyalgia group. Mean ESC values of hands and feet were significantly lower in the fibromyalgia group than in the HC group (57.6 ± 16.2 vs. 68.8 ± 10.3 μS, p = 0.010 for hands, 64.9 ± 11.5 vs. 72.0 ± 8.2 μS, p = 0.025 for feet, respectively). Moderate to severe SFN was more common in the fibromyalgia group (68.2%) than in the HC group (68.2 vs. 50%, p = 0.019). Fibromyalgia disease duration was significantly correlated with the ESC values of hands/feet, and tricyclic antidepressant (TCA) responders had higher ESC values than non-responders. CONCLUSION: SFN was commonly detected in fibromyalgia patients who had normal EMG/NCS findings and was more severe in fibromyalgia patients with longer disease duration. SUDOSCAN may predict response to TCA therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».