Utility of Huntington's Disease Assessments by Disease Stage: Floor/Ceiling Effects
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: An understanding of the clinimetric properties of clinical assessments, including their constraints, is critical to sound clinical study and trial design. Utilizing data from Enroll-HD—a global, prospective HD observational study and clinical research platform—we examined several well-established HD clinical assessments across all stages of disease for evidence of instrument constraints, specifically floor/ceiling effects, to inform selection of appropriate instruments for use in future studies/trials and identify gaps in instrument utility over the life-course of the disease. Material and Methods: Analyzing publicly available data from 6,614 HD gene-expansion carriers (HDGECs), we grouped participants into deciles based on baseline CAP score, which ranged from 26 to 229. We used descriptive statistics to characterize data distribution for 25 outcome measures (encompassing motor, function, cognition, and psychiatric/behavioral domains) in each CAP decile. A skewness statistic threshold of ±2 was defined a priori to indicate floor/ceiling effects. Results: We found evidence of floor/ceiling effects in the early premanifest stages of disease for most motor and function assessments (e.g., TMS, TFC) and select cognitive tasks (MMSE, Trail Making tests). Other cognitive assessments, and the HADS-SIS scales, performed well ubiquitously, with no evidence of floor/ceiling effects at any disease stage. Floor/ceiling effects were evident at every disease stage for certain assessments, including PBA-s measures. Ceiling effects were apparent for DCL from onset stages onwards, as expected. Discussion: Developing instruments sensitive to subtle differences in performance at the earlier stages of the disease spectrum, particularly in motor and function domains, is warranted.
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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 | 0,111 | 0,134 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».