Comparison of strength testing modalities in dysferlinopathy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Dysferlinopathy demonstrates heterogeneity in muscle weakness between patients, which can progress at different rates over time. Changing muscle strength due to disease progression or from an investigational product is associated with changing functional ability. The purpose of this study was to compare three methods of strength testing used in the Clinical Outcome Study (COS) for dysferlinopathy to understand which method and which muscle groups were most sensitive to change over time. METHODS: Patients were evaluated at each study visit using functional scales, manual muscle testing, and handheld dynamometry (HHD) at all 15 sites. A fixed-frame system (Fixed) was used at a subset of seven sites. Screening and baseline visits were evaluated for reliability. Data over a 1-year period were analyzed to determine sensitivity to change among strength modalities and individual muscle groups. RESULTS: HHD and Fixed captured significant change across 1 year in summed muscle strength score of four muscle groups (P < .01). Strength summed scores were significantly correlated with functional scales (rho = 0.68-0.92, P < .001). Individual muscle groups, however, showed high levels of variability between visits. DISCUSSION: Although both HHD and Fixed demonstrate change over 12 months, HHD is a less expensive option that provides data on a continuous scale and may be easier to implement. Due to variability in strength measures, researchers should carefully consider use of strength testing as an outcome and may wish to select functional measures with less variability as clinical trial endpoints.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».