Spectrum of Clinical Features in X-Linked Myotubular Myopathy Carriers
Notice bibliographique
Résumé
Objective To characterize the spectrum of clinical features in a cohort of X-linked myotubular myopathy (XL-MTM) carriers, including prevalence, genetic features, clinical symptoms, and signs, as well as associated disease burden. Methods We performed a cross-sectional online questionnaire study among XL-MTM carriers. Participants were recruited from patient associations, medical centers, and registries in the United Kingdom, Germany, and the Netherlands. We used a custom-made questionnaire, the Checklist Individual Strength (CIS), the Frenchay Activities Index (FAI), the Short Form 12 (SF-12) health survey, and the McGill Pain Questionnaire. Carriers were classified as manifesting or nonmanifesting on the basis of self-reported ambulation and muscle weakness. Results The prevalence of manifesting carriers in this study population (n = 76) was 51%, subdivided into mild (independent ambulation, 39%), moderate (assisted ambulation, 9%), and severe (wheelchair dependent, 3%) phenotypes. In addition to muscle weakness, manifesting carriers frequently reported fatigue (70%) and exercise intolerance (49%). Manifesting carriers scored higher on the overall CIS (p = 0.001), the fatigue subscale (p < 0.001), and least severe pain subscale (p = 0.005) than nonmanifesting carriers. They scored lower on the FAI (p = 0.005) and the physical component of the SF-12 health survey (p < 0.001). Conclusions The prevalence of manifesting XL-MTM carriers may be higher than currently assumed, most having a mild phenotype and a wide variety of symptoms. Manifesting carriers are particularly affected by fatigue, limitations of daily activities, pain, and reduced quality of life. Our findings should increase awareness and provide useful information for health care providers and future clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».