Natural History of Leigh Syndrome: A Study of Disease Burden and Progression
Notice bibliographique
Résumé
Objective This observational cohort study aims to quantify disease burden over time, establish disease progression rates, and identify factors that may determine the disease course of Leigh syndrome. Methods Seventy‐two Leigh syndrome children who completed the Newcastle Paediatric Mitochondrial Disease Scale (NPMDS) at baseline at 3.7 years (interquartile range [IQR] = 2.0–7.6) and follow‐up assessments at 7.5 years (IQR = 3.7–11.0) in clinics were enrolled. Eighty‐two percent of this cohort had a confirmed genetic diagnosis, with pathogenic variants in the MT‐ATP6 and SURF1 genes being the most common cause. The total NPMDS scores denoted mild (0–14), moderate (15–25), and severe (>25) disease burden. Detailed clinical, neuroradiological, and molecular genetic findings were also analyzed. Results The median total NPMDS scores rose significantly ( Z = −6.9, p < 0.001), and the percentage of children with severe disease burden doubled (22% → 42%) over 2.6 years of follow‐up. Poor function (especially mobility, self‐care, communication, feeding, and education) and extrapyramidal features contributed significantly to the disease burden ( τ b ≈ 0.45–0.68, p < 0.001). These children also deteriorated to wheelchair dependence (31% → 57%), exclusive enteral feeding (22% → 46%), and one‐to‐one assistance for self‐care (25% → 43%) during the study period. Twelve children (17%) died after their last NPMDS scores were recorded. These children had higher follow‐up NPMDS scores (disease burden; p < 0.001) and steeper increase in NPMDS score per annum (disease progression; p < 0.001). Other predictors of poor outcomes include SURF1 gene variants ( p < 0.001) and bilateral caudate changes on neuroimaging ( p < 0.01). Interpretation This study has objectively defined the disease burden and progression of Leigh syndrome. Our analysis has also uncovered potential influences on the trajectory of this neurodegenerative condition. ANN NEUROL 2022;91:117–130
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».