Gender as a Modifying Factor Influencing Myotonic Dystrophy Type 1 Phenotype Severity and Mortality: A Nationwide Multiple Databases Cross-Sectional Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myotonic Dystrophy type 1 (DM1) is one of the most heterogeneous hereditary disease in terms of age of onset, clinical manifestations, and severity, challenging both medical management and clinical trials. The CTG expansion size is the main factor determining the age of onset although no factor can finely predict phenotype and prognosis. Differences between males and females have not been specifically reported. Our aim is to study gender impact on DM1 phenotype and severity. METHODS: We first performed cross-sectional analysis of main multiorgan clinical parameters in 1409 adult DM1 patients (>18 y) from the DM-Scope nationwide registry and observed different patterns in males and females. Then, we assessed gender impact on social and economic domains using the AFM-Téléthon DM1 survey (n = 970), and morbidity and mortality using the French National Health Service Database (n = 3301). RESULTS: Men more frequently had (1) severe muscular disability with marked myotonia, muscle weakness, cardiac, and respiratory involvement; (2) developmental abnormalities with facial dysmorphism and cognitive impairment inferred from low educational levels and work in specialized environments; and (3) lonely life. Alternatively, women more frequently had cataracts, dysphagia, digestive tract dysfunction, incontinence, thyroid disorder and obesity. Most differences were out of proportion to those observed in the general population. Compared to women, males were more affected in their social and economic life. In addition, they were more frequently hospitalized for cardiac problems, and had a higher mortality rate. CONCLUSION: Gender is a previously unrecognized factor influencing DM1 clinical profile and severity of the disease, with worse socio-economic consequences of the disease and higher morbidity and mortality in males. Gender should be considered in the design of both stratified medical management and clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».