Prediction of the disease course in Friedreich ataxia
Notice bibliographique
Résumé
We explored whether disease severity of Friedreich ataxia can be predicted using data from clinical examinations. From the database of the European Friedreich Ataxia Consortium for Translational Studies (EFACTS) data from up to five examinations of 602 patients with genetically confirmed FRDA was included. Clinical instruments and important symptoms of FRDA were identified as targets for prediction, while variables such as genetics, age of disease onset and first symptom of the disease were used as predictors. We used modelling techniques including generalised linear models, support-vector-machines and decision trees. The scale for rating and assessment of ataxia (SARA) and the activities of daily living (ADL) could be predicted with predictive errors quantified by root-mean-squared-errors (RMSE) of 6.49 and 5.83, respectively. Also, we were able to achieve reasonable performance for loss of ambulation (ROC-AUC score of 0.83). However, predictions for the SCA functional assessment (SCAFI) and presence of cardiological symptoms were difficult. In conclusion, we demonstrate that some clinical features of FRDA can be predicted with reasonable error; being a first step towards future clinical applications of predictive modelling. In contrast, targets where predictions were difficult raise the question whether there are yet unknown variables driving the clinical phenotype of FRDA.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».