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Enregistrement W2951951272 · doi:10.1007/s00415-019-09401-1

Forced vital capacity and cross-domain late-onset Pompe disease outcomes: an individual patient-level data meta-analysis

2019· review· en· W2951951272 sur OpenAlexaff
Kenneth I. Berger, Steve Kanters, Jeroen P. Jansen, Andrew Stewart, Susan Sparks, Kristina An Haack, Anna Bolzani, Gaye Siliman, Alaa Hamed

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensPrecision Nanosystems (Canada)
Organismes subventionnairesSanofi GenzymeGenzyme
Mots-clésVital capacityMedicineInternal medicineConfidence intervalPulmonary function testingCross-sectional studyPhysical therapyMeta-analysisCardiologyPathologyLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,478
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,014 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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