Clinical and genetic study of hereditary spastic paraplegia in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To describe the clinical, genetic, and epidemiologic features of hereditary spastic paraplegia (HSP) in Canada and to determine which clinical, radiologic, and genetic factors determine functional outcomes for patients with HSP. Methods: We conducted a multicenter observational study of patients who met clinical criteria for the diagnosis of HSP in the provinces of Alberta, Ontario, and Quebec from 2012 to 2015. Characteristics of the participants were analyzed using descriptive statistics. The main outcome measure for a subset of the cohort (n = 48) was the Spastic Paraplegia Rating Scale. We also used the SPATAX-EUROSPA disability stage (disability score) to assess disability (n = 65). Results: A total of 526 patients were identified with HSP across the country, and 150 patients had a confirmed genetic diagnosis. Mutations were identified in 15 different genes; the most common were SPAST (SPG4, 48%), ATL1 (SPG3A, 16%), SPG11 (8%), SPG7 (7%), and KIAA0196 (SPG8, 5%). The diagnosis of SPG4 was associated with older age at symptom onset (p = 0.0017). SPG4 and SPG3A were less associated with learning disabilities compared to other subtypes of HSP, and SPG11 was strongly associated with progressive cognitive deficits (odds ratio 87.75, 95% confidence interval 14.04–548.24, p < 0.0001). SPG3A was associated with better functional outcomes compared to other HSP subtypes (p = 0.04) on multivariate analysis. The strongest predictor of significant disability was abnormal brain MRI (p = 0.014). Conclusions: The most important predictors of disability in our HSP cohort were SPG11 mutations and abnormal brain MRI. Accurate molecular characterization of well-phenotyped cohorts and international collaboration are essential to establish the natural history of these rare neurodegenerative disorders.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».