Age of Onset as a Moderator of Cognitive Decline in Pediatric-Onset Multiple Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is often reported in pediatric-onset multiple sclerosis (MS). Using serial cognitive data from 35 individuals with pediatric-onset MS, this study examined how age at disease-onset and proxies of cognitive reserve may impact cognitive maturation over the course of childhood and adolescence. Neuropsychological evaluations were conducted at baseline and up to four more assessments. Of the 35 participants, 7 completed only one assessment, 5 completed two assessments, 13 completed three assessments, 10 completed four or more assessments. Growth curve modeling was used to assess longitudinal trajectories on the Trail Making Test-Part B (TMT-B) and the Symbol Digit Modalities (SDMT; oral version) and to examine how age at disease onset, baseline Full Scale IQ, and social status may moderate rate of change on these measures. Mean number of evaluations completed per patient was 2.8. Younger age at disease onset was associated with a greater likelihood of cognitive decline on both the TMT-B (p=.001) and SDMT (p=.005). Baseline IQ and parental social status did not moderate any of the cognitive trajectories. Findings suggest that younger age at disease-onset increases the vulnerability for disrupted performance on measures of information processing, visual scanning, perceptual/motor speed, and working memory. Proxies of cognitive reserve did not protect against the progression of decline on these measures. Young patients with MS should be advised to seek follow-up cognitive evaluation to assess cognitive maturation and to screen for the potential late emergence of cognitive deficits. (JINS, 2014, 20, 1-9).
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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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».