Progression of Friedreich ataxia: quantitative characterization over 5 years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Friedreich ataxia (FRDA) is a progressive neurodegenerative disorder of adults and children. This study analyzed neurological outcomes and changes to identify predictors of progression and generate power calculations for clinical trials. METHODS: Eight hundred and twelve subjects in a natural history study were evaluated annually across 12 sites using the Friedreich Ataxia Rating Scale (FARS), 9-Hole Peg Test, Timed 25-Foot Walk, visual acuity tests, self-reported surveys and disability scales. Cross-sectional outcomes were assessed from recent visits, and longitudinal changes were gaged over 5 years from baseline. RESULTS: Cross-sectional outcomes correlated with measures of disease severity. Age, genetic severity (guanine-adenine-adenine [GAA] repeat length), and testing site predicted performance. Serial progression was relatively linear using FARS and composite measures of performance, while individual performance outcomes were nonlinear over time. Age strongly predicted change from baseline until removing the effects of baseline FARS scores, when GAA becomes a more important factor. Progression is fastest in younger subjects and subjects with longer GAA repeats. Improved coefficients of variation show that progression results are more reproducible over longer assessment durations. INTERPRETATION: While age predicted progression speed in simple analyses and may provide an effective way to stratify cohorts, separating the effects of age and genetic severity is difficult. Controlling for baseline severity, GAA is the major determinant of progression rate in FRDA. Clinical trials will benefit from enrollment of younger subjects, and sample size requirements will shrink with longer assessment periods. These findings should prove useful in devising gene therapy trials in the near future.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».