MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2548735672 · doi:10.1002/mus.25451

Lower limb muscle strength impairment in late‐onset and adult myotonic dystrophy type 1 phenotypes

2016· article· en· W2548735672 sur OpenAlexafffund
Émilie Petitclerc, Luc J. Hébert, Jean Mathieu, Johanne Desrosiers, Cynthia Gagnon

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesUniversité de Sherbrooke
Mots-clésMyotonic dystrophyWastingMuscle weaknessWeaknessMedicinePhenotypeMyotoniaMuscle strengthMuscular dystrophyClinical phenotypeAge of onsetInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationDiseaseBiologyAnatomyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Lower limb strength has never been characterized separately for late-onset and adult myotonic dystrophy type 1 (DM1) phenotypes. METHODS: The purpose of this study was to: (1) describe and compare lower limb strength between the 2 DM1 phenotypes; and (2) compare the impairment profiles obtained from 2 assessment methods [manual (MMT) and quantitative (QMT) muscle testing] among 107 patients. RESULTS: Both MMT and QMT showed more pronounced weakness in the adult phenotype. In the late-onset phenotype, although MMT showed normal strength, QMT revealed a loss of 11.7%-20.4%. Participants with grade 1 or 2 on the Muscle Impairment Rating Scale had weakness detected using QMT, which suggests earlier muscle impairment than MMT alone would suggest. CONCLUSIONS: To avoid muscle wasting, physical activity recommendations should be made for the late-onset phenotype and in the early stages of the disease for the adult phenotype. MMT is not recommended for use in clinical trials. Muscle Nerve 56: 57-63, 2017.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMuscle & NerveMême sujetGenetic Neurodegenerative DiseasesTravaux en français237 207