The ALSFRS as an outcome measure in therapeutic trials and its relationship to symptom onset
Notice bibliographique
Résumé
The reduction in ALS Functional Rating Score (ALSFRS) from reported symptom onset to diagnosis is used to estimate rate of disease progression. ALSFRS decline may be non-linear or distorted by drop-outs in therapeutic trials, reducing the reliability of change in slope as an outcome measure. The PRO-ACT database uniquely allows such measures to be explored using historical data from negative therapeutic trials. The decline of functional scores was analysed in 18 pooled trials, comparing rates of decline based on symptom onset with rates calculated between interval assessments. Strategies to mitigate the effects of trial drop-out were considered. Results showed that progression rate calculated by symptom onset underestimated the subsequent rate of disability accumulation, although it predicted survival more accurately than four-month interval estimates of δALSFRS or δFVC. Individual ALSFRS and FVC progression within a typical trial duration were linear. No simple solution to correct for trial drop-out was identified, but imputation using δALSFRS appeared least disruptive. In conclusion, there is a trade-off between the drive to recruit trial participants soon after symptom onset, and reduced reliability of the ALSFRS-derived progression rate at enrolment. The need for objective markers of disease activity as an alternative to survival-based end-points is clear and pressing.
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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 | 0,530 | 0,593 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».