Nerve excitability measured with the TROND protocol in amyotrophic lateral sclerosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective This meta-analysis assessed the 30+ nerve excitability indices generated by the TROND protocol to identify potential biomarkers for ALS. Methods A comprehensive search was conducted in multiple databases, to identify human studies that tested median motor axons. Forest Plot analyses were performed using a random-effects model to determine the pooled effect (Z-score), heterogeneity (I 2 ), and Cohen’s d for potential biomarker identification. Results Out of 2866 studies, 23 studies met the inclusion criteria, incorporating data from 719 controls and 942 ALS patients. Seven indices emerged as potential biomarkers: TEd 90-100 ms, strength-duration time constant (SDTC), superexcitability, TEd 40-60 ms, resting I/V slope, 50% depolarizing I/V, and subexcitability (ranked by the magnitude of the difference between patients and controls from largest to smallest). In a sensitivity analysis focusing on patients with larger compound muscle action potentials (CMAP), only four indices were potential biomarkers: TEd 10-20 ms, TEd 90-100 ms, superexcitability, and SDTC. Conclusion Among the extensive range of 30+ excitability indices generated by the TROND protocol, we have identified seven indices that effectively differentiate ALS patients from healthy controls. Furthermore, a smaller subset of four indices shows promise as potential biomarkers when the CMAP remains relatively large. However, most studies were considered to be at moderate risk of bias due to case-control designs and absence of sensitivity and specificity calculations, underscoring the need for more prospective diagnostic test-accuracy studies with appropriate disease controls. NEW & NOTEWORTHY This meta-analysis uncovers seven potential axonal excitability biomarkers for lower motor neuron pathology in ALS, shedding light on ion channel dysfunction. The identified dysfunction aligns with the primary pathology – protein homeostasis disruption. These biomarkers could fill a gap to detect pre-symptomatic spread of the disease in the spinal cord and monitor treatments targeting protein homeostasis and limiting spread, towards enhancing patient care.
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 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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».