Retinal Architecture in Autosomal Recessive Spastic Ataxia of Charlevoix‐Saguenay <scp>(ARSACS)</scp>: Insights into Disease Pathogenesis and Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS) causes unique retinal abnormalities, which have not been systematically investigated. OBJECTIVE: To deeply phenotype the retina in ARSACS in order to better understand its pathogenesis and identify potential biomarkers. METHODS: We evaluated 29 patients with ARSACS, 66 with spinocerebellar ataxia (SCA), 38 with autosomal recessive cerebellar ataxia (ATX), 22 with hereditary spastic paraplegia (SPG), 21 cases of papilledema, and 20 healthy controls (total n = 196 subjects). Participants underwent visual acuity assessment, intraocular pressure measurement, fundoscopy, and macular and peripapillary optical coherence tomography (OCT). Macular layers thicknesses in ARSACS were compared with those of age-matched healthy controls. Ophthalmologists analyzed the scans for abnormal signs in the different patient groups. Linear regression analysis was conducted to look for associations between retinal changes and age, age at onset, disease duration, and Scale for the Assessment and Rating of Ataxia (SARA) scores in ARSACS. RESULTS: Only patients with ARSACS exhibited peripapillary retinal striations (82%) on fundoscopy, and their OCT scans revealed foveal hypoplasia (100%), sawtooth appearance (89%), papillomacular fold (86%), and macular microcysts (18%). Average peripapillary retinal nerve fiber layer (pRNFL) was thicker in ARSACS than in SCA, ATX, SPG, and controls; a cut-off of 121 μm was 100% accurate in diagnosing ARSACS. All macular layers were thicker in ARSACS when compared to healthy controls. RNFL thickness in the inferior sector of the macula positively correlated with SARA scores. CONCLUSIONS: Retinal abnormalities are highly specific for ARSACS, and suggest retinal hyperplasia due to abnormal retinal development. OCT may provide potential biomarkers for future clinical trials. © 2021 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».