Evaluation of longitudinal 12 and 24 month cognitive outcomes in premanifest and early Huntington's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Deterioration of cognitive functioning is a debilitating symptom in many neurodegenerative diseases, such as Huntington's disease (HD). To date, there are no effective treatments for the cognitive problems associated with HD. Cognitive assessment outcomes will have a central role in the efforts to develop treatments to delay onset or slow the progression of the disease. The TRACK-HD study was designed to build a rational basis for the selection of cognitive outcomes for HD clinical trials. METHODS: There were a total of 349 participants, including controls (n=116), premanifest HD (n=117) and early HD (n=116). A standardised cognitive assessment battery (including nine cognitive tests comprising 12 outcome measures) was administered at baseline, and at 12 and 24 months, and consisted of a combination of paper and pencil and computerised tasks selected to be sensitive to cortical-striatal damage or HD. Each cognitive outcome was analysed separately using a generalised least squares regression model. Results are expressed as effect sizes to permit comparisons between tasks. RESULTS: 10 of the 12 cognitive outcomes showed evidence of deterioration in the early HD group, relative to controls, over 24 months, with greatest sensitivity in Symbol Digit, Circle Tracing direct and indirect, and Stroop word reading. In contrast, there was very little evidence of deterioration in the premanifest HD group relative to controls. CONCLUSIONS: The findings describe tests that are sensitive to longitudinal cognitive change in HD and elucidate important considerations for selecting cognitive outcomes for clinical trials of compounds aimed at ameliorating cognitive decline in 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».