Studio sull’evidenza dell’ecografia nervosa ad alta risoluzione come metodo di esame di imaging economico e rapidamente realizzabile per differenziare le neuropatie immunitarie dalle neuropatie assonali e dalla SLA.
Scopo: valutare il valore dell’ecografia nervosa ad alta risoluzione per la diagnosi di polineuropatia demielinizzante infiammatoria cronica (CIDP), sindrome di Lewis-Sumner (LSS) o neuropatia motoria multifocale (MMN).
Pazienti e metodologia: In questo studio caso-controllo in cieco presso il Centro Medico Universitario di Utrecht, 75 pazienti naïve al trattamento con una diagnosi clinica ed elettrofisiologica di neuropatia immune (CIPD [n=44]MMN [n=22]LSS [n=9]) contro 70 pazienti di controllo affetti da neuropatia assonale acquisita (n=50) o SLA (n=20) mediante ecografia nervosa ad alta frequenza (trasduttore lineare 5-17 MHz, due esaminatori indipendenti) per quanto riguarda le dimensioni dei nervi e dei fascicoli, l’ecogenicità e la vascolarizzazione dei nervi grandi del braccio e della gamba, nonché del plesso brachiale bds. valutato. Il criterio di esclusione era una polineuropatia preesistente nota.
Risultati: In particolare, la sezione trasversale del nervo allargata (CSA, “cross sectional area”) del nervo mediano prossimale e del plesso brachiale potrebbe differenziare le neuropatie immunitarie dalle neuropatie assonali o dalla SLA con una sensibilità del 95% e una specificità del 100%.
Commento: Rispetto agli studi precedenti, questo lavoro è caratterizzato da un’ampia popolazione di studio, dall’inclusione di soli pazienti non trattati e da un protocollo di studio standardizzato con investigatori in cieco. Inoltre, sono stati confrontati pazienti con polineuropatia e persone non normali come popolazione di controllo. Questo studio fornisce prove di classe II per l’ecografia nervosa ad alta risoluzione come metodo di esame di imaging economico e di rapida esecuzione per differenziare le neuropatie immunitarie dalle neuropatie assonali e dalla SLA.
InFo NEUROLOGIA & PSICHIATRIA 2017; 15(3): 32
