P.047 Implications of Gold Coast Criteria in diagnosis of amyotrophic lateral sclerosis in a large subspecialty clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Criteria to formalize the diagnosis of amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and refine clinical trial populations have evolved. The recently proposed Gold Coast criteria (GCC) are intended to simplify use and increase sensitivity. We evaluated sensitivity of GCC and potential impacts on therapeutic trial enrollment. Methods: We performed a single center retrospective study including patients diagnosed with ALS between 2016 – 2021. We determined criteria met at diagnosis according to revised El Escorial (rEEC), Awaji (AC) and GCC. We compared sensitivity and examined impacts GCC would have on enrollment in landmark ALS trials. Results: We included 203 people with ALS. Sensitivity of GCC (96.1%, 95% confidence interval [CI] = 92.2-98.2%) was significantly higher than rEEC (89.8%, 95% CI 84.6-93.4%, χ2 = 5.3, p = 0.01) and AC (89.3%, 95% CI 84.1-93.0%, χ2 = 6.1, p = 0.006). GCC was more sensitive than clinically definite or probable rEEC (47.6%, 95% CI 40.6-54.6%, χ2 = 117.6, p = < 0.001) and use would result in increased eligibility in landmark therapeutic trials. Conclusions: GCC are more sensitive than rEEC and AC at time of diagnosis in ALS. Use of GCC in our population would expand clinical trial participation and make results more widely generalizable.
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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 | 0,101 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».