Spinocerebellar Ataxia 12 Patients have better Quality of Life than Spinocerebellar Ataxia 1 and 2
Notice bibliographique
Résumé
Background: Spinocerebellar ataxia is a neurodegenerative disease. Information on comparative assessment of quality of life (QoL) among SCAs, particularly SCA 12, is scarce. We aimed to compare health-related QoL in SCA 1, 2 and 12. Methods: We conducted a cross-sectional study among individuals with genetically-confirmed SCAs. Ataxia severity was assessed using Brief Ataxia Rating Scale (BARS), independence in activities of daily living (ADL) using Katz index (Katz ADL) and depression using Beck's Depression Inventory-II (BDI-II). QoL was assessed via Short Form Health Survey version 2.0 (SF-36). Results: We enrolled 89 individuals (SCA1 = 17, SCA2 = 43, SCA12 = 29; 56% males). Mean age at onset (41.0 ± 11.6 for SCA12 versus 24.9 + 7.0 for SCA1 and 28.8 ± 9.8 years for SCA2) was significantly higher among SCA12. SCA12 had lower BARS (mean score 4.1 ± 4.5 versus 10.6 ± 4.6 for SCA1 and 12.5 ± 4.5 for SCA2). SCA12 scored better on all SF-36 subdomains including Physical (PCS) and Mental Component Summary (MCS) scores. PCS score amongst SCA12 was 44.4 ± 9.0 versus 30.4 ± 9.1 for SCA1 and 33.3 ± 8.9 for SCA2. MCS score for SCA12 was 51.4 ± 11.4 versus 41.8 ± 11.5 for SCA1 and 41.8 ± 11.2 for SCA2. SCA12 had lower mean BDI scores (5.0 ± 6.0) versus SCA1 (9.5 ± 11.6) and SCA2 (10.9 ± 10.3). BARS and BDI emerged as significant predictors of most SF-36 subdomains. Conclusions: Our study suggests that despite older age and comparable disease duration, SCA12 patients experience better QoL, less severe depression and ataxia versus SCA1 and SCA2. Severity of ataxia and depression are significant predictors of QoL among the three SCA types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».