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Enregistrement W3199508671 · doi:10.1186/s13023-021-02012-y

Utility of modified Rankin Scale for brain vascular malformations in hereditary hemorrhagic telangiectasia

2021· article· en· W3199508671 sur OpenAlexaff
K. P. Thompson, Jeffrey Nelson, Helen Kim, S. M. Weinsheimer, Douglas A. Marchuk, M Lawton, Timo Krings, Marie E. Faughnan, Murali M. Chakinala, Marianne S. Clancy, James R. Gossage, Steven W. Hetts, Vivek Iyer, Raj S. Kasthuri, Michael T. Lawton, Doris Lin, Hans‐Jurgen Mager, Justin P. McWilliams, Jamie McDonald, Ludmilla Pawlikowska, Jeffrey Pollak, Félix Ratjen, Karen L. Swanson, Dilini Vethanayagam, Shantel Weinsheimer, Andrew C. White, Pearce Wilcox

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Anomalies and Treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeLi Ka Shing Foundation
Mots-clésTelangiectasiaMedicineHuman geneticsModified Rankin ScaleInternal medicinePathologyGeneticsBiologyIschemic stroke

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Approximately 10% of hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT) patients harbour brain vascular malformations (VMs). Intracranial hemorrhage (ICH) from brain VMs can lead to death or morbidity, while treatment options for brain VMs also have associated morbidity. The modified Rankin Scale (mRS) may provide an approach to identifying HHT-brain VM patients with poor outcomes, and their predictors. We aimed to measure the relationship between mRS score and brain VM, brain VM number, as well as other aspects of HHT, at enrollment and during prospective follow-up. METHODS: 1637 HHT patients (342 with brain VMs) were recruited from 14 HHT centres of the Brain Vascular Malformation Consortium since 2010 and followed prospectively (mean = 3.4 years). We tested whether the presence of brain VM, other HHT organ involvement, and HHT mutation genotype were associated with worse mRS scores at baseline and during follow-up, using linear mixed models, adjusting for age, sex, and year of visit. RESULTS: Presence of brain VMs was not associated with worse mRS score at baseline and there was no significant worsening of mRS with prospective follow-up in these patients; 92% had baseline mRS of 0-2. HHT-related gastrointestinal (GI) bleeding was associated with worse mRS scores at baseline (0.37, 95% CI 0.26-0.47, p < 0.001), as were history of anemia (0.35, 95% CI 0.27-0.43, p < 0.001) and liver VMs (0.19, 95% CI 0.09-0.30, p < 0.001). Presence of pulmonary arteriovenous malformations (AVMs) was not associated with worse mRS scores at baseline. mRS score was not associated with either HHT genotype (Endoglin vs ACVRL1). Only GI bleeding was associated with a significantly worsening mRS during prospective follow-up (0.64, 95% CI 0.21-1.08, p = 0.004). CONCLUSION: Most HHT-brain VM patients had good functional capacity (mRS scores 0-2) at baseline that did not change significantly over 3.4 mean years of follow-up, suggesting that mRS may not be useful for predicting or measuring outcomes in these patients. However, HHT patients with GI bleeding, anemia history or liver VMs had worse mRS scores, suggesting significant impact of these manifestations on functional capacity. Our study demonstrates the insensitivity of the mRS as an outcomes measure in HHT brain VM patients and reinforces the continued need to develop outcomes measures, and their predictors, in this group.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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