Medication Use in Early-HD Participants in Track-HD: an Investigation of its Effects on Clinical Performance
Notice bibliographique
Résumé
Insufficient evidence exists to guide the long-term pharmacological management of Huntington's disease (HD) although most current interventions rely on symptomatic management. The effect of many frontline treatments on potential endpoints for HD clinical trials remains unknown. Our objective was to investigate how therapies widely used to manage HD affect the symptom for which they are prescribed and other endpoints using data from TRACK-HD. We used longitudinal models to estimate effects of medication use on performance on tests of motor, cognitive and neuropsychiatric function using data from 123 TRACK-HD stage 1/2 participants across four study visits. Adjustment for confounding by prior medication use, prior clinical performance, concomitant use of other medications, and baseline variables (sex, disease group, age, CAG, study site, education) enabled a closer-to-causal interpretation of the associations. Adjusting for baseline variables only, medication use was typically associated with worse clinical performance, reflecting greater medication use in more advanced patients. After additional adjustment for longitudinal confounders such "inverse" associations were generally eliminated and in the expected directions: participants taking neuroleptics tended to have better motor performance, improved affect and poorer cognitive performance, and those taking SSRI/SNRIs had less apathy, less affect and better total behaviour scores. However, we uncovered few statistically significant associations. Limitations include sample size and unmeasured confounding. In conclusion, adjustment for confounding by prior measurements largely eliminated associations between medication use and poorer clinical performance from simple analyses. However, there was little convincing evidence of causal effects of medication on clinical performance and larger cohorts or trials are needed.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».