Muscle MRI Pattern in Dysferlinopathy and its Correlation with Dysferlin Gait
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Magnetic resonance imaging (MRI) in dysferlinopathy has consistently demonstrated a particular pattern of affliction. We aimed to study muscle MRI characteristics of lower limbs in limb girdle muscular dystrophy (LGMD)-R2 phenotypes and correlate them with the gait pattern. METHODS: Forty genetically and/or biopsy-proven cases of dysferlinopathy underwent muscle MRI of the lower limbs. The pattern and extent of fatty infiltration and edema were recorded. Spearman's correlation analysis was used to find the correlation between muscle involvement and demographics, duration of illness, Muscular Dystrophy Functional Rating Scale (MDFRS), genotype, and gait pattern. RESULTS: Mean age at onset and duration of illness at evaluation were 21.5 ± 6.3 years and 7.15 ± 4.95 years, respectively. Male: Female of patients was 2:1. Long head of biceps femoris was most severely involved with relative sparing of short head. Specific MRI pattern was noted based on phenotype, though no genotypic correlation was observed. Adductor magnus and semimembranosus were more severely involved in LGMD and proximodistal (PD) forms compared to Miyoshi muscular dystrophy type 1 phenotype. In addition, tibialis posterior and extensor hallucis longus were more severely involved in PD compared to MM and LGMD phenotypes. MDFRS mobility domain and duration of illness correlated with MRI findings. Gait pattern analysis revealed more severe involvement of flexor hallucis longus compared to extensor hallucis longus. CONCLUSIONS: Muscle involvement differed based on the phenotype. Characteristic great toe extension in PD phenotype showed an imaging correlation with more severe involvement of flexor hallucis longus compared to extensor hallucis longus. Thus, imaging can be a potential biomarker to study the evolution and severity of disease in dysferlinopathy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».