Assessments of neurocognitive and behavioral function in the mucopolysaccharidoses
Notice bibliographique
Résumé
The mucopolysaccharidoses (MPS) are a group of rare, inherited lysosomal storage disorders in which accumulation of glycosaminoglycans (GAGs) leads to progressive tissue and organ dysfunction. In addition to a variety of somatic signs and symptoms, patients with rapidly progressing MPS I (Hurler), II, III, and VII can present with significant neurological manifestations, including impaired cognitive abilities, difficulties in language and speech, behavioral abnormalities, sleep problems, and/or seizures. Neurological symptoms have a substantial impact on the quality of life of MPS patients and their families. Due to the progressive nature of cognitive impairment in these MPS patients, neurocognitive function is a sensitive indicator of disease progression, and a relevant outcome when testing efficacy of therapies for these disorders. In order to effectively manage and develop therapies that address neurological manifestations of MPS, it is important to use appropriate neurocognitive assessment tools that are sensitive to changes in neurocognitive function in MPS patients. This review discusses expert opinions on key issues and considerations for effective neurocognitive testing in MPS patients. In addition, it describes the neurocognitive assessment tools that have been used in clinical practice for these patients. The content of this review is based on existing literature and information from a meeting of international experts with extensive experience in managing and treating MPS 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».