Belarusian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of rheumatology. Supplement, The 1996-Oct

A diagnostic algorithm for distinguishing the eosinophilia-myalgia syndrome from fibromyalgia and chronic myofascial pain.

Перакладаць артыкулы могуць толькі зарэгістраваныя карыстальнікі
Увайсці / Зарэгістравацца
Спасылка захоўваецца ў буферы абмену
R M Taylor
S E Gabriel
W M O'Fallon
C A Bowles
J Duffy

Ключавыя словы

Рэферат

OBJECTIVE

To develop a diagnostic algorithm for the eosinophilia-myalgia syndrome (EMS) that complements the existing case definition.

METHODS

We conducted a retrospective study using data on 59 clinical and laboratory variables from a consecutive referral cohort of 91 patients with EMS meeting the Centers for Disease Control and Prevention case definition. Age and sex matched controls included 93 patients with fibromyalgia and 99 patients with chronic myofascial pain. The study period was March 1989 to April 1992. Recursive partitioning was used to create a diagnostic algorithm.

RESULTS

In the 283 case patients and controls with disabling myalgias, 4 differentiating variables identified patients with EMS: extremity edema, leukocyte count > 12.5 x 10(9)/l, dyspnea, and absence of arthralgias. These 4 variables form a diagnostic algorithm that has a sensitivity of 95.6%, a specificity of 96.9%, and positive and negative predictive values of 93.5 and 97.9%, respectively.

CONCLUSIONS

This algorithm is practical and can be easily applied in any medical setting. It also readily distinguishes EMS from other common myalgia syndromes.

Далучайцеся да нашай
старонкі ў facebook

Самая поўная база дадзеных пра лекавыя травы, падтрыманая навукай

  • Працуе на 55 мовах
  • Лячэнне травой пры падтрымцы навукі
  • Распазнаванне траў па малюнку
  • Інтэрактыўная GPS-карта - пазначце травы па месцы (хутка)
  • Чытайце навуковыя публікацыі, звязаныя з вашым пошукам
  • Шукайце лекавыя зёлкі па іх уздзеянні
  • Арганізуйце свае інтарэсы і будзьце ў курсе навінавых даследаванняў, клінічных выпрабаванняў і патэнтаў

Увядзіце сімптом альбо захворванне і прачытайце пра зёлкі, якія могуць дапамагчы, набярыце траву і паглядзіце хваробы і сімптомы, супраць якіх яна выкарыстоўваецца.
* Уся інфармацыя заснавана на апублікаваных навуковых даследаваннях

Google Play badgeApp Store badge