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Enregistrement W2416477715 · doi:10.1136/jnnp.2010.222620.9

F09 Progression of motor symptoms prior to diagnosis in HD-gene carriers

2010· article· en· W2416477715 sur OpenAlexaff
Terrence Sills, Joseph Geraci, Anthony L. Vaccarino, Katelyn E. Anderson, Beth Borowsky, John S. Giuliano, Mark Guttman, Aileen K. Ho, Jane S. Paulsen, Daniël P. van Kammen, Kenneth Evans

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuartileDiseasePopulationRating scaleInternal medicineHuntington's diseasePsychologyMedicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Identifying sensitive, specific, and reliable indicators of disease progression in Huntington9s disease (HD) is key to selecting the appropriate population for clinical trials that assess novel treatments that may slow or delay the onset of HD9s debilitating symptoms. The PREDICT-HD study is an NIH and CHDI-funded study that began in 2001, with the goal of documenting the neurobiological and neurobehavioral changes that occur in HD-gene carriers in the period leading up to the diagnosis of HD. The PREDICT-HD study provides a rich source of data that can be mined to identify HD-gene carriers who show rapid progression in the early stages of the disease, prior to diagnosis based on their motor symptoms. Aims To identify a population of PREDICT-HD participants who show rapid progression in motor symptoms over the course of the first four years of the PREDICT-HD study, and to determine if there are specific measures that classify participants a priori. Methods The change in the Unified Huntington9s Disease Rating Scale (UHDRS) Total Motor score between Baseline and Year 4 was calculated for all PREDICT-HD participants who had completed four annual visits. A model was generated to distinguish rapid progressors from gene-carriers not showing progression utilizing the baseline motor, cognitive, and imaging data from PREDICT-HD participants. Results Examination of the inter-quartile ranges of change-from-baseline total motor scores showed that PREDICT-HD participants in the top (fourth) quartile had a change in score of approximately 14 points; the average change in the third quartile was only 5 points. The classification model that was developed included disease burden score, striatal volume, motor and cognitive variables. The model was 82.4% accurate in identifying HD-gene carriers in PREDICT-HD who showed rapid progression in their UHDRS motor scores; the model was 91.9% accurate in identifying HD-gene carriers in PREDICT-HD who did not show a substantial increase in their motor scores. Conclusions There is a population of HD-gene carriers in the PREDICT-HD study that show a rapid progression in their motor symptoms as assessed by the UHDRS Motor Subscale. We have developed a model that is highly accurate in identifying these patients. This model needs to be further refined and validated. This model may be useful in identifying HD-gene carriers for recruitment in therapeutic clinical trials.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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