Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The optimal design and outcome measures for preventive clinical trials in neurodegenerative diseases are unknown. OBJECTIVE: To examine measures that may be associated with disease in the largest cohort ever recruited of prediagnosed individuals carrying the gene expansion for Huntington disease (HD). DESIGN: The Predict-HD study is a multicenter observational research study in progress at 17 sites in the United States, 4 in Canada, and 3 in Australia. SETTING: Genetics and HD outpatient clinics. PARTICIPANTS: Five hundred five at-risk individuals who had previously undergone elective DNA analyses for the CAG expansion in the HD gene (predictive testing) and did not currently have a clinical diagnosis of HD. MAIN OUTCOME MEASURES: Basal ganglia volumes on magnetic resonance images, estimated probability of diagnosis (based on CAG repeat length), performances on 21 standardized cognitive tasks, total scores on 3 scales of psychiatric distress, and motor diagnosis based on the Unified Huntington's Disease Rating Scale. RESULTS: Several variables showed progressive decline as the diagnostic ratings advanced toward manifest disease. Estimated probability of diagnosis was associated with Unified Huntington's Disease Rating Scale prediagnostic stages and varied from 15% in persons with no motor abnormalities to nearly 40% in those with abnormalities suggestive of probable disease. Striatal volumes, cognitive performances, and even psychiatric ratings declined significantly with motor manifestations of disease. CONCLUSIONS: The documentation of biological and refined clinical markers suggests several clinical end points for preventive clinical trials. Longitudinal study is critical to further validate possible markers for prediagnosed HD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,220 | 0,353 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,087 | 0,053 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».