MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.wneu.2024.08.076

Медицинская библиотека · World neurosurgery · 2024

Application of Electrophysiological Techniques in Assessing of Neuromuscular Junction-Related Disorders.

Yang Xiong-Gang, Guo Hong-Yang, Peng Zhi, Luo Hao-Tian, Lu Sheng

СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

This review aims to comprehensively summarize the application of electrophysiological methods, specifically repetitive nerve stimulation (RNS) and single fiber electromyography (SFEMG), in the diagnosis of neuromuscular junction (NMJ) disorders, including myasthenia gravis, Lambert-Eaton syndrome, and sarcopenia in the elderly. Both RNS and SFEMG have demonstrated high sensitivity and specificity in detecting NMJ abnormalities. RNS aids in distinguishing presynaptic from postsynaptic lesions, while SFEMG provides direct evidence of NMJ function by assessing single motor unit action potentials. Key parameters in SFEMG, such as fiber density, jitter, and pulse blocking, are crucial for evaluating NMJ function. Increased fiber density and jitter value, along with pulse blocking, are often observed in patients with NMJ disorders. However, despite the extensive application of these techniques in various NMJ-related diseases, their role in aging, particularly in sarcopenic patients, remains underexplored, highlighting the need for future research.

Для цитирования: Yang Xiong-Gang, Guo Hong-Yang, Peng Zhi, Luo Hao-Tian, Lu Sheng. Application of Electrophysiological Techniques in Assessing of Neuromuscular Junction-Related Disorders.. World neurosurgery. 2024. DOI: 10.1016/j.wneu.2024.08.076.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.