<scp>Non‐dystrophic</scp> myotonia: 2‐year clinical and patient reported outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION/AIMS: Consistency of differences between non-dystrophic myotonias over time measured by standardized clinical/patient-reported outcomes is lacking. Evaluation of longitudinal data could establish clinically relevant endpoints for future research. METHODS: Data from prospective observational study of 95 definite/clinically suspected non-dystrophic myotonia participants (six sites in the United States, United Kingdom, and Canada) between March 2006 and March 2009 were analyzed. Outcomes included: standardized symptom interview/exam, Short Form-36, Individualized Neuromuscular Quality of Life (INQoL), electrophysiological short/prolonged exercise tests, manual muscle testing, quantitative grip strength, modified get-up-and-go test. Patterns were assigned as described by Fournier et al. Comparisons were restricted to confirmed sodium channelopathies (SCN4A, baseline, year 1, year 2: n = 34, 19, 13), chloride channelopathies (CLCN1, n = 32, 26, 18), and myotonic dystrophy type 2 (DM2, n = 9, 6, 2). RESULTS: Muscle stiffness was the most frequent symptom over time (54.7%-64.7%). Eyelid myotonia and paradoxical handgrip/eyelid myotonia were more frequent in SCN4A. Grip strength and combined manual muscle testing remained stable. Modified get-up-and-go showed less warm up in SCN4A but remained stable. Median post short exercise decrement was stable, except for SCN4A (baseline to year 2 decrement difference 16.6% [Q1, Q3: 9.5, 39.2]). Fournier patterns type 2 (CLCN1) and 1 (SCN4A) were most specific; 40.4% of participants had a change in pattern over time. INQoL showed higher impact for SCN4A and DM2 with scores stable over time. DISCUSSION: Symptom frequency and clinical outcome assessments were stable with defined variability in myotonia measures supporting trial designs like cross over or combined n-of-1 as important for rare disorders.
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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 | 0,000 |
| 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 ».