Predictive modeling of spread in adult‐onset isolated dystonia: Key properties and effect of tremor inclusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Several clinical and demographic factors relate to anatomic spread of adult-onset isolated dystonia, but a predictive model is still lacking. The aims of this study were: (i) to develop and validate a predictive model of anatomic spread of adult-onset isolated dystonia; and (ii) to evaluate whether presence of tremor associated with dystonia influences model predictions of spread. METHODS: Adult-onset isolated dystonia participants with focal onset from the Dystonia Coalition Natural History Project database were included. We developed two prediction models, one with dystonia as sole disease manifestation ("dystonia-only") and one accepting dystonia OR tremor in any body part as disease manifestations ("dystonia OR tremor"). Demographic and clinical predictors were selected based on previous evidence, clinical plausibility of association with spread, or both. We used logistic regressions and evaluated model discrimination and calibration. Internal validation was carried out based on bootstrapping. RESULTS: Both predictive models showed an area under the curve of 0.65 (95% confidence intervals 0.62-0.70 and 0.62-0.69, respectively) and good calibration after internal validation. In both models, onset of dystonia in body regions other than the neck, older age, depression and history of neck trauma were predictors of spread. CONCLUSIONS: This predictive modeling of spread in adult-onset isolated dystonia based on accessible predictors (demographic and clinical) can be easily implemented to inform individuals' risk of spread. Because tremor did not influence prediction of spread, our results support the argument that tremor is a part of the dystonia syndrome, and not an independent or coincidental disorder.
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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 | 0,018 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».