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Enregistrement W2157471872 · doi:10.3109/17482960902918719

Correlates of quality of life in ALS: Lessons from the minocycline study

2010· article· en· W2157471872 sur OpenAlexaboutno aff
Jau‐Shin Lou, Dan H. Moore, Robert G. Miller

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)Internal medicinePopulationPhysical therapyRating scalePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improving quality of life (QoL) is a major goal in ALS palliative care. Previous studies performed on the general ALS population showed no relationship between QoL and disease progression. ALS subjects participating in clinical trials may differ from those in the general ALS population. We explored the relationship between QoL and disease progression in 412 subjects enrolled in a minocycline trial. We examined correlations between Single Item McGill Quality of Life Scale (MQoL-SIS) score and disease duration, ALS Functional Rating Scale Revised (ALSFRS-R) score, FVC, and survival rate. We also analyzed how NIV and PEG affect QoL. Within subjects, MQoL-SIS scores correlated with ALSFRS-R and FVC (p<0.001). MQoL-SIS declined over time (p<0.001) and correlated with the decline of ALSFRS-R (p<0.001). MQoL-SIS tended to improve after initiation of NIV (p=0.07). There was a significant reduction in the rate of MQoL-SIS decline (p<0.001) after initiation of PEG. Subjects with slower QoL decline survived seven months longer than those with faster QoL decline (p<0.01). Our study demonstrated that QoL does decline with advancing ALS in subjects who participated in a minocycline trial, that the slope of QoL predicts survival, and that both NIV and PEG have beneficial impacts on QoL.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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