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Enregistrement W2761497911 · doi:10.1093/pch/pxx086.068

FACTORS ASSOCIATED WITH HEALTH-RELATED QUALITY OF LIFE IN CHILDREN WITH CONGENITAL MYOTONIC DYSTROPHY

2017· article· en· W2761497911 sur OpenAlexaff
Selwyn O. Rogers, Richard E. Hicks, Kevin Bax, Delia Ceballos‐Sáenz, B El-Aloul, Deanna DiBella, Evan M Pucillo, Nicholas E. Johnson, C Campbell, Eugenio Zapata‐Aldana

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpaceflight effects on biology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyotonic dystrophyQuality of life (healthcare)MedicineWechsler Adult Intelligence ScalePhysical therapyEpworth Sleepiness ScaleExcessive daytime sleepinessPediatricsPhysical medicine and rehabilitationCognitionPsychiatrySleep disorderInternal medicinePolysomnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Myotonic dystrophy type 1 (DM1) is an autosomal dominant disorder that results from a CTG trinucleotide repeat in the DMPK gene. Congenital myotonic dystrophy (CDM) is the most severe form of DM1, and patients with CDM are reported to have reduced health-related quality of life (HRQoL). However, the relationship between disease manifestations in CDM and HRQoL has not been well-characterized. Most studies assessing HRQoL have focused on adult-onset DM1, showing that excessive daytime sleepiness, fatigue, cognitive deficits, and muscle weakness negatively impact HRQoL. OBJECTIVES: The objective of this study was to evaluate the relationship between HRQoL and neuropsychological function, physical capacity, comorbidities, and disease severity in children with CDM. DESIGN/METHODS: Children with CDM aged 0-13 years were enrolled at two sites. PedsQL Generic Core Scales and Neuromuscular Module Parent Proxy-Reports were used to measure HRQoL. Neuropsychological function was assessed using Pediatric Daytime Sleepiness Scale, Social Communication Questionnaire, Vineland Adaptive Functioning Scale, and Wechsler Intelligence Scale for Children or Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence. The Six-Minute Walk Test (6MWT) Z-score was used as a measure of physical capacity. CTG repeats, a measure of disease severity, and comorbidities were retrieved from patient histories. Correlations between patient characteristics and HRQoL were computed with the Spearman correlation coefficient in Stata 13.0. RESULTS: Forty-eight participants with CDM were enrolled: 24 females and 24 males with an average age of 6.5 years (SD 3.4). Greater daytime sleepiness was significantly associated with poor overall HRQoL determined by generic (=-0.41, P=0.007) and neuromuscular (=-0.40, P=0.01) measures, as well as psychosocial HRQoL (=-0.46, P=0.002). Higher adaptive functioning (Vineland subscales) was significantly associated with better HRQoL determined by the neuromuscular module: communication (=0.39, P=0.03), daily living skills (=0.54, P=0.002), and socialization (=0.52, P=0.005). Higher physical capacity, determined by 6MWT Z-score, was associated with better physical (=0.37, P=0.04) but not overall HRQoL. An increased number of comorbidities was associated with poor overall HRQoL determined by generic (=-0.40, P=0.009) and neuromuscular (=-0.32, P=0.05) measures. CTG repeats did not correlate with HRQoL. CONCLUSION: This study has identified several factors that are associated with HRQoL in children with CDM. Daytime sleepiness, adaptive functioning, and higher comorbidities had the most pronounced effect on HRQoL. These may be promising factors to target in treatment plans.

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)0,003
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,276 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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