Forced vital capacity and cross-domain late-onset Pompe disease outcomes: an individual patient-level data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Late-onset Pompe disease (LOPD) is a rare, metabolic disease primarily affecting the musculoskeletal and respiratory systems. Forced vital capacity (FVC) is commonly used to measure pulmonary function; however, associations between FVC and other LOPD outcomes remain unclear. METHODS: A systematic literature review was conducted on November 2015, updated September 2016 and supplemented with clinical trial data from the sponsor. Outcomes included: 6-min walk test distance (6MWT), FVC, maximal inspiratory/expiratory pressure (MIP/MEP), Medical Research Council-skeletal muscle strength score (MRC), 36-item short-form survey-physical component score (SF-36), Rotterdam Handicap Scale (RHS), Fatigue Severity Scale (FSS) and survival. Individual patient data meta-analysis was used for cross-sectional analyses and longitudinal analyses to determine associations between percent of predicted FVC and LOPD measures and outcomes. RESULTS: Fifteen studies were selected. From cross-sectional analyses, FVC and MRC were most strongly associated. Specifically, patients with 10% higher FVC (a round number for illustrative purposes only) were associated with a 4.72% (95% confidence interval [CI]: 3.37, 6.07) higher MRC score, indicating a positive association. Similarly, slopes for the 6MWT and SF-36 relative to a 10% higher FVC were estimated at 33.2 meters (95% CI 24.0, 42.4) and 1.2% (95% CI 0.24, 2.16%), respectively. From longitudinal analyses, a 10% incremental increase in predicted FVC was associated with an average increase of 4.12% in MRC score (95% CI 1.29, 6.95), 35.6 m in the 6MWT (95% CI 19.9, 51.6), and 1.34% in SF-36 (95% CI 0.08, 2.60). There was insufficient data to conduct analyses for RHS, FSS and survival. CONCLUSIONS: FVC is positively associated with LOPD measures and outcomes across multiple domains. Additionally, longitudinal changes in FVC are positively associated with changes in the 6MWT, MRC and SF-36.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».