Summary
이 프로토콜에는 피팅 모델 복합 근육 활동 전위의 상세한 자극-반응 곡선을 여는 근육에서 작동 모터 단위 수를 추정 하는 새로운 방법을 설명 합니다. 그것은 신속 하 고 쉽게 수행 하 고 분석 하 고 우수한 재현성을 있다.
Abstract
처럼 모터 단위 번호 추정 (MUNE)를 위한 다른 방법을 복합 근육 활동 전위 (CMAP) 스캔 MUNE (MScan) 근육에서 작동 모터 단위 수를 추정 하는 비-침략 적 electrophysiologic 방법입니다. MUNE는 neuropathies 및 neuronopathies의 평가 대 한 중요 한 도구입니다. 사용에서 MUNE 하는 대부분의 메서드와 달리 MScan 피팅 모델 상세한 자극-반응 곡선을 여는 근육의 모든 모터 유닛 평가 또는 CMAP 스캔. 그것은 그로 인하여 단위의 작은 샘플에서 추정에 따라 모든 MUNE 방법에 내재 된 편견을 방지 합니다. 처럼 ' 베이지안 MUNE,' 피팅 모델, MScan 분석 작품 다른 진폭, 임계값 및 임계값 variabilities, 모터 단위 구성 하지만 피팅 방법은 다르다, 그리고 완성 된 몇 시간 보다는 5 분 이내. MScan 오프 라인 분석 2 단계로 작동: 첫째, 기울기와 검색에 포인트의 차이에 따라 예비 모델을 생성 하 고 둘째,이 모델은 다음 원래 검색 사이 적합을 개선 하기 위해 모든 매개 변수를 조정 하 여 세련 된 및 모델에서 생성 하는 검사.
이 새로운 방법은 재현성에 대 한 테스트 되었습니다 고 두 눈을 멀게 의사에 의해 두 번 반복 녹화 22 루 경화 증 (ALS) 환자와 각 테스트 20 건강 한 컨트롤에 시간. MScan 보여 우수한 내 고 남북 rater 재현성의 ICC 값 > 0.98와 평균 12.3 ± 1.6% 변동 계수. 두 관측 사이 내부 평가자 재현성에 차이가 없었다. 평균 녹화 시간 이었다 6.27 ± 0.27 분.
이 프로토콜 CMAP 스캔을 기록 하는 방법 및 수의 견적 및 작동 모터 유닛 크기 파생 MScan 소프트웨어를 사용 하는 방법에 설명 합니다. MScan 이다 빠르고, 편리 하 고, 재현 방법, 진단 및 신경 근육 학 장애에서 질병의 진행을 모니터링 하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Introduction
모터 시스템 운동 근육 섬유를 활성화 함께 개별 모터 신경 섬유를 말합니다, 모터 단위에 따라 달라 집니다 그리고 모터 유닛 번호 전방 경적 세포 또는 단일 근육1innervating 축 삭의 수입니다. Denervation 및 reinnervation 프로세스 동안 건강 한 축 삭 부수적인 돋 아에 의해 손실 축 삭의 역할에 걸릴. 따라서, 복합 근육 활동 전위 (CMAP) 진폭은 모터 유닛 손실의 정도 대 한 필요한 정보를 제공 하지 않습니다. CMAP 진폭 모터 단위의 50% 이상 손실 됩니다 경우에 시작할 수 있습니다. 마찬가지로, 비정상적인 자발적인 활동 또는 모터 단위 잠재력 (MUP) 변경의 크기 denervation 정도 연결 되지 않습니다.
전반적으로, 모터 단위 번호의 간단 하 고, 직접 측정에 대 한 수 없습니다 electrophysiological 기술이입니다. 대신, 모터 유닛 번호 (MUNE)의 더 낮은 모터 신경 손실2를 평가 하기 위해 사용 됩니다. 여러 가지 MUNE 방법은 증분 자극 MUNE McComas3에 의해 1971 년에 도입 된 첫 번째 방법의 구현 이후 개발 되었습니다. 대부분의 방법은 여러 표면 기록 모터 단위 잠재력 (sMUP)를 측정 하 고 평균 sMUP 진폭에 의해 최대한 CMAP을 나누어를 기반으로 되어 있다. 이러한 방법 등 증분 자극4, 여러 포인트 자극 (MPS)5, 평균 스파이크 발생6. 다른 MUNE 방법 자극7,8,,910응답에서 모터 단위의 발사의 확률적 특성에 기반 하는 통계적 기법을 사용 했습니다. 이 변화는 CMAP 응답의 크기에 변화를 이끌어 모터 단위의 다른 조합 발사 의미 합니다. 모터 단위 숫자 인덱스 (Munix) 더 최근 도입 자발적 수축 하는 동안 기록 표면 간섭 패턴을 사용 하 여 sMUP11,12의 평균 크기를 예측 하는 방법 이다.
이 MUNE 방법 모두 절대 CMAP 진폭, 단위, 충분 한 단위를 샘플링 하는 데 필요한 긴 시간 또는 오랫동안 결과 분석 하는 데 필요한 선택 바이어스에 대 한 의존의 주관의 존재와 같은 하나 이상의 한계에서 고통. 새로운 MUNE 방법을 최근 개발 되어, 'CMAP MUNE 스캔' (MScan),13이러한 한계 극복 하기 위해. 이 메서드는 상세한 자극-응답 곡선, 또는 CMAP 스캔14,15에서 측정 된 모든 단위의 기여의 계정은 CMAP에 취 함으로써 단위 선택에 내재 된 문제를 방지 합니다. 그것은 또한 새로운 알고리즘16을 사용 하 여 비슷한 모델 피팅 방법9,10의 확장된 분석 시간을 피 한다. 최근 연구에서 모터 단위 수를 예측 MScan의 재현성 두 더 전통적인 방법, MPS MUNE 및 Munix13보다 더했다. 또한, MScan MPS MUNE Munix 보다 루 경화 증 (ALS)의 초기 단계에서 모터 단위 손실을 보여줄 수 있었다. MScan은 MPS MUNE 보다 빠르고 Munix13으로 빨리 했다.
이 종이 자세히 MScan의 방법론을 설명합니다. 그것은 또한 이전에 보고 된 내부 및 남북 rater 재현성 MScan의 ALS와 건강 한 컨트롤 과목13, 여부 방법 계획된 연구에 대 한 적절 한 될 것 이라고 판단 하는 독자 수는 환자에 요약 되어 있습니다.
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Protocol
모든 과목 시험, 전에 그들의 서 면된 동의 주어 야 하 고 녹음 프로토콜 적절 한 로컬 윤리 검토 보드에 의해 승인을 받아야 한다. 여기에 설명 된 모든 메서드는 지역 과학 윤리 위원회와 덴마크어 데이터 보호 기관에 의해 승인 되었다.
참고: 레코딩 소프트웨어의 일부인 "TRONDNF" 녹음 프로토콜 만들어집니다 (재료의 표 참조). 사용 된 다른 장비는 바이 폴라 자극, 50 Hz 노이즈 제거 기, 증폭기, 그리고는 아날로그-디지털 (A/D) 보드 (또한 권장 치십시오 (EMG) 활동의 피드백에 대 한 오디오 앰프 이며 동안 소리를 잘라 상자는 음소거 전기 자극)입니다. 모터 유닛 번호 MScan 메서드에서 추정 세 단계가 포함 됩니다: 1)의 준비 (신경 흥분 연구)에 관해서는 주제 2) 기록 CMAP 스캔 하 고 3) MScan 소프트웨어로 결과 분석. 아래 설명 된 녹음 절차는 소프트웨어와 우리가 사용 하는 악기 ( 테이블의 자료를 참조 하십시오); 이러한 다른 소프트웨어 및 하드웨어에 대 한 적응 해야 합니다.
1입니다. 피사체의 준비
- 그들은 필요가 없습니다 (특히 신경 및 손목 터널 증후군), 신 경계 장애의 역사 것입니다 조사 질병 그룹 이외의 되도록 과목을 화면.
- 시험 및 서 면 동의 요청에 대 한 세부 사항에 있는 주제를 지시 합니다.
- 그 녹음 시작할 때, 힘 점차적으로 증가 될 것 이다 최대 stepwise 감소, 다음 주제를 알려 고 시험 약 5-6 분 소요 됩니다.
- 주제에 손 및 손가락 tickling 느낌을 경험 것 이다 설명 한다.
- 알릴 주제는 녹음 하는 동안 어느 순간에 즉시 힘 전환 될 수 있다 주제 너무 많은 불편을 느끼는 경우.
- 제목'청소 손을 팔 뚝 피부 준비 젤과 알코올.
- 납치범 pollicis brevis 근육과 엄지 (그림 1)의 metacarpo 골 관절에 참조 전극 활성 기록 전극 배치.
- 장소는 손 등에서 접지 전극.
- 프리 앰프 (그림 1)를이 전극 연결 합니다.
- 잡음과 유물 때문에 자발적인 운동 (그림 1)를 제거 하기 위해 함께 손가락을 테이프.
- 지구 온난화 램프와 피부 온도 32 ° C와 36 ° C 사이 유지 합니다.
2. 녹음 CMAP 스캔
참고: 아래에서 설명 하는 모든 소프트웨어 작업은 소프트웨어와 우리가 사용 하는 악기 ( 테이블의 자료를 참조 하십시오); 이러한 다른 소프트웨어 및 하드웨어에 대 한 적응 해야 합니다.
- 반자동된 전산화 시스템을 시작 합니다.
- '녹음 프로토콜 선택' 폼에서 '' MScan-R 녹음 프로토콜을 선택 합니다.
- 프리 앰프와는 자극에 대 한 기본 설정을 수락 합니다.
- '녹음 매개 변수를 선택 하 는' 양식에서 2 또는 3 문자로 연산자 접두사 '출력 파일' 상자에 입력 한 다음 "" 확인 버튼을 클릭.
- 프로그램에서 원시 EMG 입력을 표시할 때 수동으로, 어느 'MScan 매개 변수' (스캔 단계, interstimulus 간격 및 자극 너비)을 선택 하거나 기본 매개 변수: 자극 폭 갖고의 0.2%, 및 interstimulus의 검사 단계 0.5 간격 "" 확인에 클릭 s. 하거나 계속 "" Esc 키를 누릅니다.
참고: 기본 매개 변수는이 연구에서 허용 했다. 필터 설정 했다 3 Hz-3 kHz. - 장소 손목에 메디아 신경에 repositionable 바이 폴라 자극 전극 최저 임계값의 사이트를 찾을 수 있습니다. "확인' 자극을 시작을 클릭 합니다.
- 다음 표시 자극 (처음 15% 최대 출력) 및 EMG 응답; 낮은 임계값 (예: 최대 응답)의 사이트를 찾을 수 전극 위치를 조정 합니다. 경우는 CMAP의 모양을 가능 하면 단일 피크와 diphasic가 있는지 확인 하는 데 필요한 기록 전극의 위치를 조정 합니다. 필요한 경우 조정 '' 삽입 자극 강도 및 '' 삭제 키. 다음 '' . 을 계속 하려면 확인을 클릭 합니다
- '수정된' 응답 '창'는 응답은 측정, 마젠타 수평선으로 표시와 함께 나타납니다. (기준선 나타냅니다) 창 전에 짧은 녹색 선 사이 자극 유물 및 응답 플랫 라인 인지 확인 합니다. 필요한, 마우스 오른쪽 버튼을 우울 하 여 창 시작을 설정 하는 경우 커서를 오른쪽으로 드래그 하 고 창 끝에 대 한 단추를 놓습니다.
참고: CMAP 피크 높이 창에서 위쪽 피크 기준선에서 측정 되 고 파란색 세로선으로 표시 됩니다.
'' 계속 하려면 확인을 클릭 합니다. - Repositionable 전극 음극 전극 자극 비 polarizable 접착제로 대체 하 고 장소는 양극 메디아 신경; 따라 proximally 2 cm 하단 추적 높은 이득 EMG 표시 됩니다. 자발적인 활동을 최소화 하기 위해 그들의 손에 대 한 가장 편안한 위치를 찾을 수 주제를 권장 합니다. '' 계속 하려면 확인을 클릭 합니다.
- CMAP;의 최대 진폭에 대 한 수준 위에 현재 자극 될 때까지 "" Insert 키를 눌러 수동으로 자극 강도 증가 첫째, 증가 3%의 단계에 의해 자극 강도, 그리고 미세 조정에 대 한 1%의 사용 단계.
- CMAP 스캔 시작 "" 확인 버튼을 클릭 하기 전에 창 고 피크 측정을 확인 하십시오.
- 그 20 supramaximal 자극 (사전 검사)에 대 한 응답, 기록 후 자극 강도 자동으로 감소 supramaximal 자극 될 때까지 더 이상 인지할 모터 응답 다음 20 Cmap의 더 세트에서에서 작은 단계에서 note (사후 검사) 기록 됩니다.
참고: 데이터 'CMAP 스캔', 또는 x 축에서 y 축과 자극 강도에 모터 응답의 진폭으로 상세한 자극 응답 곡선으로 그려집니다. 반면 모터 단위, ALS에서 감소 번호 가진 환자에 있는 곡선 개발 단계별된 모양 (그림 2) 건강 한 과목이 S 자 모양의 곡선을 만듭니다. - 알 수는 음소거 상자에서 달성 하는 피드백 뿐만 아니라 주제는 좌측 중간 패널에 확인 수 있습니다. (수정) 왼쪽된 상단 패널에 왼쪽된 하단 패널, 자극 강도 (임계값) 감소에 CMAP을 봐. 오른쪽에 CMAP 스캔을 따릅니다.
- 클릭 하 여 "" 확인 버튼 오른쪽 아래 모서리에 반복 검사는 필요 하지 않는 및 데이터 녹음 완료.
참고: 완료 하는 경우는 '전설과 스케일링' 그것은 모든 물음표를 교체 해야 하는 양식.
3. MScan 분석
참고: 아래에서 설명 하는 모든 소프트웨어 작업은 소프트웨어와 우리가 사용 하는 악기 ( 테이블의 자료를 참조 하십시오); 이러한 다른 소프트웨어 및 하드웨어에 대 한 적응 해야 합니다.
-
피팅 모델 CMAP 스캔을
- 분석 기록, 오프 라인 시작 분석 프로그램을 "선택 확인" 클릭은 분석. 에 대 한 마지막 기록
- 클릭 ' '맞는 MScan QZD 파일" "MScanFit" 메뉴에서 선택 합니다.
참고: 하나 대신 'MEM 파일'에 맞게 MScan을 선택할 수 있습니다. 그것은 무조건 여기에 사용 되는 다른 장비로 기록 했다 CMAP 스캔 하는 경우에 "dat (mA mV) 파일" 에 맞게 MScan을 선택할 수 있습니다. DAT 파일을 만드는 방법 아래 참조. - 프로그램 처음 예비 모델을 생성 하 고 다음에 맞는 최적화가 관찰. '최적화' 상자에서 멀티 컬러 진행률 표시줄이 완료 하 고 "" 중지 단추가 회색으로 표시 될 때까지 사용자 개입 없음이 필요 합니다.
- 예비 모델 검사의 연속 부분에 기울기와 차이에서 파생 모델의 첫 번째 추측을 제공 합니다. 원래 스캔 (블랙)와 (마젠타)에 모델에서 생성 된 검사를 병행 하 여 그릴 수 있습니다. 모델 및 모델에서 개선 텍스트 표시 및 대체 디스플레이에 따릅니다.
참고: 다른 디스플레이에서 선택할 수 있습니다 '로 작 진폭', 및 '플롯 유형' 상자 '를 '데이터에서 옵션에 따라 시간. - 직렬 조정 시뮬레이션 및 기록 CMAP 검사16사이의 차이 최소화 하 여 기록된 CMAP에 맞추기를 개선 하기 위해 최적화를 수행 합니다.
참고:이 연속, 세부15에 앞에서 설명한 예비 모델을 시작 몇 가지 최적화를 실행 합니다. 최적화 단위 수 증가, 다음 스캔 피팅 다음 시도 시작 됩니다 더 많은 단위를 사용 하 여 모델을 생성 하 여 첫 번째 최적화 단위의 수를 감소, 두 번째 시도 적은 단위를 사용 하 여 모델을 시작 하는 반면. 다 잘만 된다면, 최적화 절차 ' 0 ' 맞는 검사 단위 최고의 수에. - 그 최적화 프로시저를 실행할 때 최적화 패널 또한 보여준다 다 색된 진행률 표시줄을 확인 합니다.
- 최적화 과정을 수행 하는 '플롯 유형" 상자, 즉, 등고선 플롯, 오류 v N 단위, 모델 단위, 누적 진폭에서 다른 표시 옵션을 사용 합니다.
참고: 최적화 절차 동안 모델에 변화는 지속적으로 최신 모델 업데이트 및 모델에서 개선 다른 플로팅 옵션 및 텍스트 표시에 따라 있을 수 있습니다.- 등고선 지도
- 등고선 지도 포인트를 흐리게 하 고 x-y 배포판15에 차이에 따라 오류 점수를 생성 하 여 모델의 정확도 평가 하기 위해 활용 합니다. 기록 및 모델 간의 차이점을 볼 수 비교 선택 "" 및 "등고선 지도" 디스플레이 CMAP 컨투어 맵으로 검색 합니다. 최적화 과정을 최소화 하려고 이러한 차이입니다.
참고: ' 컨투어 지도 '는 주어진된 자극과 주어진된 응답을 얻는의 확률 밀도 수 있습니다. 그리고 오류 점수 원본과 모델 컨투어 지도 간의 차이에 따라이 '상단에 Diff' 옵션 패널 및 '' 컨투어 플롯 플롯 유형 패널에서 선택 하 여 구상 될 수 있다. 빨간 줄 포인트 원래 스캔에서의 더 큰 밀도 이었고 녹색 라인 모델된 검색에서 더 많은 포인트를 나타냅니다 나타냅니다. 맨 차이 줄거리는 큰 오류가 발견 되는 자극 강도 나타냅니다.
- 등고선 지도 포인트를 흐리게 하 고 x-y 배포판15에 차이에 따라 오류 점수를 생성 하 여 모델의 정확도 평가 하기 위해 활용 합니다. 기록 및 모델 간의 차이점을 볼 수 비교 선택 "" 및 "등고선 지도" 디스플레이 CMAP 컨투어 맵으로 검색 합니다. 최적화 과정을 최소화 하려고 이러한 차이입니다.
- 오류 v N 단위
- 로그-로그 '오류 v N 단위' 플롯을 선택 하 여 최적화 절차를 따릅니다. 최적화 절차의 각 단계는 해당 '' 최적화 패널에 바 하는 다른 색상으로 플롯 됩니다.
- 모델 단위
- 이것을 사용 하 여 어떻게 평균 CMAP 진폭, 모델에 다른 축 삭의 채용에 의해 구성 되어 볼 수 상단 부분에는 피크 진폭 및 개별 모터 유닛 임계값 배포판 보여 줍니다.
- 누적 진폭
- Note는 단위 임계값 보다 크기를 증가의 순서 대로 그려집니다. 블랙 곡선 빨간 곡선 표시 누적 진폭 누적 단위 번호를 플롯 합니다.
- 등고선 지도
- 최적화 프로세스가 완료 되 면, 'MScanFit 텍스트 디스플레이'에 분석의 결과 볼. 사용 가능한 MScan 매개 변수, 즉, 수 단위, 평균 진폭, 최대 단위 크기 텍스트 디스플레이에 표시 됩니다.
- "에 추가 분석에 대 한 가상 메모리 파일에 모델을 저장 하려면 'MEM 파일에 맞는 저장' 상자에 확인" 단추를 클릭 합니다.
4. CMAP MUNE 사용 하 여 스캔. DAT 파일
참고: 소프트웨어의 대체 및 무료 버전 CMAP 다른 장비에 의해 기록 된 검사의 분석을 수 있습니다.
- CMAP 검사 분석을 포함 하는 a.DAT 파일을 생성 합니다.
참고:이 석사 한 열에 다른 열에 mV에 CMAP 진폭 자극 강도 표준 2 열 서식에서 텍스트 파일 이어야 합니다. - 적당 한 생성 합니다. 텍스트 편집 소프트웨어로 스프레드시트 파일에서 두 개의 열을 복사 하 고 다음으로 확장을 지정 하 여 DAT 파일. 그 거 보다는. TXT입니다.
- 모든 다른 단계, 독립 실행형 프로그램을 시작 하 고 선택 후 앞에서 설명한 MScan 분석을 수행 합니다. DAT 파일입니다.
- 대학 대학 런던 FTP 사이트에서 프리웨어 프로그램, 설명서 및 샘플 데이터를 찾아 (호스트: 144.82.46.62, 사용자 이름: QtracW, 비밀 번호: Hg32wK5e).
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Representative Results
다음 결과 MScan 메서드 두 설립 기술로 비교 되었다 최근 연구에서 얻어 졌다: 여러 포인트 자극 MUNE (MPS)와 모터 유닛 번호 색인 (Munix)13. 결과이 프로토콜에서 설명 하는 기술, 우수한 재현성 일관 된 결과 얻을 수 보여줍니다. 메서드 CMAP 보다는 질병의 초기 단계에서 건강 한 컨트롤에서 ALS 환자를 분화 할 수 있다 그리고 그것은 빠르고 사용 하기 쉬운13. 이 방법은 임상 사용에 적합 있을 수 있습니다 제안 합니다.
건강 한 컨트롤 대 환자: 총 168 MScan 녹음 22 환자와 각 주제에 대 한 두 명의 다른 관찰자에 의해 두 개의 녹음 20 건강 한 과목에서 수행 했다. 모터 단위의 평균 수는 크게 건강 한 컨트롤 보다 낮은 환자 (32.4, 범위: 1-123.5) (111.1, 범위: 71.75 166.8), p = 1.2 × 10-6.
재현성: MScan MUNE 값 (평균 ± SE) 내부 측정 자 변화에 대 한 편차 (CV)의 계수 8.6 ± 1.6% 이었고 간 평가자 가변성을 위한 9.7 ± 1.3% 이었다. 내 둥 급 변화 두 관측 사이 유사 했다. 때 환자와 건강 한 컨트롤은 별도로 분석 했다, 환자에 대 한 CV 값이 이었다 14.7 ± 2.7%, 동안 건강 한 컨트롤에 대 한 그것은 9.6 ± 1.3%, 환자와 결합 하는 컨트롤에 대 한 그것은 12.3 ± 1.6%.
Intraclass 상관 관계 계수 (ICC): ICC 값 두 관찰자에 대 한 우수한 내 둥 급 계약 했다. 옵저버 1 사이 내부 평가자 ICC 값에 차이가 없었다 (0.983, 신뢰 구간: 0.968-0.991) 및 관찰자 2 (0.985, 신뢰 구간: 0.972-0.992), 및 ICC 값 또한 보였다 우수한 간 둥 급 계약 (0.993, 자신감 간격: 0.987-0.996).
민감도 특이성 MScan 및 CMAP의: 그림 3 ROC 곡선에서 어떻게 MScan 및 CMAP 진폭 20 건강 한 과목에서 22 ALS 환자를 구분할 수 있습니다 보여 줍니다. 최고의 컷 MScan MUNE 환자와 건강 한 컨트롤 사이의 구별을 위한 가치 75.5 이었다. 이 나왔고 92.5%의 감도 및 특이성 80.7%의. MScan MUNE 해당 CMAP 진폭과 비교 되었고 얼마나 잘 그들은 환자와 건강 한 과목을 구분할 수 있었다 측정으로 (AUC) 곡선 아래 면적으로 평가. MScan 했다 AUC (0.903)는 CMAP 진폭 (0.845) 보다 크게 높았다.
녹음 시간: 환자에 대 한 모든 기록에 대해 평균 녹화 시간 (평균 ± SE)는 6.08 ± 0.28 분 동안 건강 한 컨트롤에 대 한 그것은 6.48 ± 0.29 분, 그리고 환자와 결합 하는 컨트롤, 6.27 ± 0.20 분.
그림 1: CMAP 스캔 MUNE (MScan) 설정의 그림. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
그림 2: MScan 녹음의 예: (A)는 건강 한 주제, (B)는 ALS 환자 일반 MScan, 모터 단위의 적당 한 손실 (C)는 ALS 환자 및 모터 유닛 하시기 바랍니다 심각한 손실 (D)는 ALS 환자를이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오 .
그림 3: ROC 곡선 MScan 및 CMAP 진폭의 영역 (AUC) 곡선 아래 비교. 두 가지 방법은 분석에 사용 되었다. 두 방법 사용 하 여 만든된 동일한 과목 각 테스트. 에 대 한 사용 되었다는 사실의 Pa DeLong17외의 방법으로 참조합니다. 그리고 Pb 핸 리와 MacNeil18의 방법. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.
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Discussion
프로토콜 내에서 중요 한 단계: MScan 고도로 자동화 된 절차 이지만 모든 EMG 방법, 것과 같이 주의 해야 일관 된 결과를 얻을. 준비 단계에서는 CMAP 스캔 동안 자발적인 활동 또는 운동 유물은 CMAP의 스 퓨 리 어스 변화를 소개 하 고 예비 모델의 생성을 혼동 이후 휴식을 달성 하는 것이 중요입니다.
수정 및 문제 해결: 우리는 손가락, 그리고 최고의 다리 위치를 찾을 수 있도록 청각 EMG 피드백의 사용의 녹화는 몇 가지 분산을 피하기 위해 도움이 발견.
는 기술의 한계: CMAP 스캔에 점의 유한 수 응답 및 만들기의 확률적 특성 때문에, 하나는 동일한 기록의 각 분석 후 단위 정확 하 게 동일한 수를 찾을 수 기대할 수 없다. 도 이상적인 녹음 MUNE 값에서 약 7%의 절대 오차는 피할 수 없는16이다. 이 정도 결과에 불확실성의 빠른 피팅 절차 사용 불가피 하다. MScan의 또 다른 제한은 quadriceps femoris deltoideus 등 인접 근육에 적합 하다는 것입니다. 지금까지, 납치범 pollicis brevis 근육만 사용된13,19되었습니다 하지만 다른 말 초 근육에서 낮은 사지 전방 tibial 근육을 포함 하 여, 우리 믿는다 MScan와 상단에 모두 적용 될 수 있다 성공적으로. 여러 supramaximal 자극, 수 있습니다 하지만 우리는 시험을 완료할 수 없습니다 누가 어떤 주제 든 지 경험 하지 않았다.
더 한계는 기록 방법을 사용 하 여 여기에 설명 된 대로 소프트웨어를 전문화 하 고 관련 장비를 테스트 하는 신경 흥분, 현재 100 부서에서 사용할 수 있는 전세계. 그러나 그것은,, 다른 장비를 생성 하는 CMAP 검색 프리웨어 프로그램을 적용 하입니다. 선형 CMAP 스캔 사용 하는 경우 것이 좋습니다 단계 크기 우리의 녹음에 사용 되는 0.2% 초과 하지. 모터 단위 임계값의 유사 계수는 약 2%와 0.2%의 단계 하는 데 필요한 각 단위에 대 한 적절 한 정보를 제공.
기존의 방법에 관하여 의미: MScan 고려 하는 방법입니다 다른 MUNE 방법에 발견 되었습니다 제한의 대부분. 우리가 우수한 내부 및 남북 rater 재현성, 발견 하 고 내부 평가자 재현성 경험과 비 경험 관찰자 사이 다 하지 않았다. 우리의 최근 연구에서는,13, 위에 인용한 동일한 주제에서 다른 기록에 전체 이력서 MScan, 호의 MPS MUNE 24.7%와 21.5 %Munix 대 한 CVs에 비해 12.3% 이었다. 이 재현성 감지 개선 측정의 다양성의 제곱으로 증가할 것으로 예상 하는 데 필요한 환자의 수 이후, ALS 같은 신경 퇴행 성 질환에 대 한 잠재적인 치료 평가에 중요 한 될 수 있습니다. 수신기 연산자의 특성 (ROC) 곡선을 사용 하 여 건강 한 컨트롤에서 ALS 환자를 구별에서 MScan 차별 약간 더 나은, 즉 했다 곡선에서 약간 더 높은 지역 (AUC 0.930 =) MPS MUNE (0.899)와 둘 다 보다 차별 Munix (0.831) 및 CMAP 진폭 (0.831) 보다 훨씬 더. 또한, MScan 녹음 (~ 6 분)를 수행 하는 빠른 방법입니다. 분석은 또한 빨리 고 5 분 미만 소요.
미래 응용: 끝으로, MScan는 진단 및 ALS 같은 신경 근육 학 장애의 후속에 대 한 클리닉에 구현 될 가능성이 있을 수 있습니다. 다른 환자 그룹 및 더 큰 그룹으로 연구를 더, 보증 됩니다. 다른 근육에 MScan의 응용 프로그램에 대 한 연구도 실시 한다.
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Disclosures
충돌: HB이이 연구에 사용 된 그의 Qtrac 소프트웨어의 판매에 대 한 UCL에서 로열티를 받습니다. 다른 저자는 잠재적인 충돌의 관심 있다. 모든 저자는 최종 문서를 승인 했습니다.
Acknowledgments
이 연구는 Lundbeck 재단이 주로 재정적으로 지원 되었다.
또한, Knud og 디스 Eriksens Mindefond, Søster 및 베르너 Lipperts 좋아한다, Fonden Lægevidenskabens Fremme 및 Aage og 위해선 Johanne 루이 Hansens 좋아한다이 연구 지원.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| QtracW software | Digitimer Ltd (copyright Institute of Neurology, University College, London) | QtracW | |
| MScanFit | Digitimer Ltd (copyright Institute of Neurology, University College, London) | QtracW | |
| DS5 bipolar stimulator | Digitimer Ltd | DS5 | |
| D440 amplifier | Digitimer Ltd | D440-2 (2 channel) or D440-4 (4 channel) | |
| HumBug Noise Eliminator | Digitimer Ltd | Humbug | |
| Analogue-to-digital (A/D) board | National Instruments | NI-6221 |
References
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- Gooch, C. L., et al. Motor unit number estimation: a technology and literature review. Muscle Nerve. 50, 884-893 (2014).
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