MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789645370 · doi:10.1212/wnl.0000000000005297

A multinational study on motor function in early-onset FSHD

2018· article· en· W2789645370 sur OpenAlexaff
Jean K. Mah, Jia Feng, Marni Jacobs, Tina Duong, Kate Carroll, Katy de Valle, Cara L. Carty, Lauren P. Morgenroth, Michela Guglieri, Monique M. Ryan, Paula R. Clemens, Mathula Thangarajh, Richard Webster, Edward C. Smith, Anne M. Connolly, Craig M. McDonald, Peter Karachunski, M. Tulinius, Amy Harper, Avital Cnaan, Yi-Wen Chen, Tiffany R. Haig, Karla Sanchez, Angela W. Chiu, Karen M. Cornett, Julie R. Coats, Laura E. Case, Anna‐Karin Kroksmark, L. Wahlgren, Jamie L. March, Hoda Abdel‐Hamid, Casey Matthews, Andrea Smith, Gabriela Niizawa, Roxanna Bendixen, Kathryn E. Brown, Paul T. Golumbek, Pallavi Anand, Catherine Siener, Elizabeth C. Malkus, Daniella Villano

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesFSH SocietyUniversity of RochesterU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineWeaknessFacioscapulohumeral muscular dystrophyAge of onsetMuscle weaknessPopulationFacial weaknessNatural history studyPediatricsMuscular dystrophyDiseasePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To investigate motor function associations with age, sex, and D4Z4 repeats among participants with early-onset facioscapulohumeral muscular dystrophy (FSHD) type 1 as defined by weakness onset before 10 years of age. Methods We collected standardized motor assessments, including manual muscle testing (MMT), quantitative muscle testing, functional motor evaluations, and clinical severity scores (CSSs), at 12 Cooperative International Neuromuscular Research Group centers. To measure associations, we used linear regression models adjusted for sex, evaluation age, age at onset of weakness, and D4Z4 repeats. Results Among 52 participants (60% female, mean age 22.9 ± 14.7 years), weakness was most pronounced in the shoulder and abdominal musculature. Older enrollment age was associated with greater CSSs (p = 0.003). When adjusted for enrollment age, sex, and D4Z4 repeats, younger age at onset of facial weakness was associated with greater CSSs, slower velocities in timed function tests, and lower MMT scores (p < 0.05). Conclusion Significant clinical variability was observed in early-onset FSHD. Earlier age at onset of facial weakness was associated with greater disease severity. Longitudinal assessments are needed to determine the rate of disease progression in this population.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

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
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeurologyMême sujetMuscle Physiology and DisordersTravaux en français237 207