KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Neurological sciences and neurophysiology (Online) / 2021 / Cilt: 38 - Sayı: 1

MScanFit Motor Ünite Sayısı Tahmini: Klinikler İçin Yeni Bir Yöntem ve Araştırma

MScanFit Motor Unit Number Estimation: A Novel Method for Clinics and Research

Hatice TANKİŞİ
Sayfa
1–5
Yayın Tarihi
2022-10-19
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Anahtar Kelimeler: Elektrodiagnoz, motor ünite sayısı tahmini, MScanFit

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Motor birim sayısı tahmini (MUNE) yöntemlerinin daha uygun olduğu bulunmuştur. derecesini ve zaman sürecini incelemek için diğer herhangi bir elektrofizyolojik testten daha düşük motor birim kaybı.
📊
Temel Bulgular & Veri:Ancak, MUNE yöntemleri henüz Türkiye'de uygulanmadı. klinikler ve araştırma.
💡
Sonuç & Katkı:Anahtar Kelimeler: Elektrodiagnoz, motor ünite sayısı tahmini, MScanFit
🔬Tür:Literatür & Derleme Çalışması
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Motor birim sayısı tahmini (MUNE) yöntemlerinin daha uygun olduğu bulunmuştur. derecesini ve zaman sürecini incelemek için diğer herhangi bir elektrofizyolojik testten daha düşük motor birim kaybı. Ancak, MUNE yöntemleri henüz Türkiye'de uygulanmadı. klinikler ve araştırma. Bunun nedeni ideal bir yöntemin geliştirilmemiş olması olabilir. hala. Bu derleme, çalışmanın güçlü yönlerine ve sınırlamalarına genel bir bakış sunmayı amaçlamaktadır. mevcut MUNE yöntemleri, neden yeni bir yöntemin gerekli olduğu ve romanın nasıl MScanFit MUNE, diğer yöntemlerin sahip olduğu bazı sınırlamaların üstesinden gelebilir. Sonunda, MScanFit'in uyguladığı mevcut literatür özetlenmiştir. Anahtar Kelimeler: Elektrodiagnoz, motor ünite sayısı tahmini, MScanFit

Abstract

Motor unit number estimation (MUNE) methods have been found to be better suited than any other electrophysiological test to study the degree and time course of lower motor unit loss. However, MUNE methods have not yet been implemented in clinics and research. This may be because an ideal method has not been developed yet. This review aims to give an overview of the strengths and limitations of the existing MUNE methods, why a new method was necessary and how the novel MScanFit MUNE can overcome some of the limitations that the other methods had. In the end, the existing literature MScanFit applied has been summarised. Keywords: Electrodiagnosis, motor unit number estimation, MScanFit

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

TANKİŞİ, H. (2022). MScanFit Motor Ünite Sayısı Tahmini: Klinikler İçin Yeni Bir Yöntem ve Araştırma. Neurological sciences and neurophysiology (Online), Cilt: 38 - Sayı: 1, 1–5. https://ajindex.com/articles/584321

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (15)

  1. Gooch CL, Doherty TJ, Chan KM, Bromberg MB, Lewis RA, Stashuk DW, et al. Motor unit number estimation: A technology and literature review. Muscle Nerve 2014;50:884‑93
  2. McComas AJ, Fawcett PR, Campbell MJ, Sica RE. Electrophysiological estimation of the number of motor units within a human muscle. J Neurol Neurosurg Psychiatry 1971;34:121‑31
  3. Daube JR, Gooch C, Shefner J, Olney R, Felice K, Bromberg M. Motor unit number estimation (MUNE) with nerve conduction studies. Suppl Clin Neurophysiol 2000;53:112‑5
  4. Porter CL, Alvarez A, Jones KE, Ming CK. Test – retest reliability of a modified multiple point stimulation technique for motor unit number estimation. Clin Neurophysiol 2008;119:2287‑90
  5. Shefner JM, Watson ML, Simionescu L, Caress JB, Burns TM, Maragakis NJ, et al. Multipoint incremental motor unit number estimation as an outcome measure in ALS. Neurology 2011;77:235‑41
  6. Oliveira Santos M, Jacobsen AB, Tankisi H. Multiple Point Stimulation MUNE in ALS: Toward a faster modification. J Clin Neurophysiol 2019;36:220‑3
  7. Bromberg MB. Motor unit estimation: Reproducibility of the spike‑triggered averaging technique in normal and ALS subjects. Muscle Nerve 1993;16:466‑71
  8. Blok JH, Visser GH, de Graaf S, Zwarts MJ, Stegeman DF. Statistical motor number estimation assuming a binomial distribution. Muscle Nerve 2005;31:182‑91
  9. Henderson RD, Ridall PG, Hutchinson NM, Pettitt AN, McCombe PA. Bayesian statistical MUNE method. Muscle Nerve 2007;36:206‑13
  10. Ridall PG, Pettitt AN, Henderson RD, McCombe PA. Motor unit number estimation – A Bayesian approach. Biometrics 2006;62:1235‑50
  11. Nandedkar SD, Nandedkar DS, Barkhaus PE, Stalberg EV. Motor unit number index (MUNIX). IEEE Trans Biomed Eng 2004;51:2209‑11
  12. Nandedkar SD, Barkhaus PE, Stålberg EV. Motor unit number index (MUNIX): Principle, method, and findings in healthy subjects and in patients with motor neuron disease. Muscle Nerve 2010;42:798‑807
  13. Neuwirth C, Nandedkar S, Stålberg E, Barkhaus PE, Carvalho Md, Furtula J, et al. Motor unit number index (MUNIX): A novel neurophysiological marker for neuromuscular disorders; test‑retest reliability in healthy volunteers. Clin Neurophysiol 2011;122:1867‑72
  14. Bostock H, Jacobsen AB, Tankisi H. Motor unit number index and compound muscle action potential amplitude. Clin Neurophysiol 2019;130:1734‑40
  15. Maathuis EM, Drenthen J, Visser GH, Blok JH. Reproducibility of the CMAP scan. J Electromyogr Kinesiol 2011;21:433‑7