Movement disorders in hereditary spastic paraplegia (HSP): a systematic review and individual participant data meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hereditary spastic paraplegia (HSP) is a rare genetic disorder associated with mutations in > 80 loci designated SPG (SPastic parapleGia). The phenotypic spectrum of HSP can extend to include other neurologic features, including movement disorders. Our aim was to investigate genotype-phenotype associations in HSP with a focus on movement disorders. METHODS: We performed a systematic review and individual participant data (IPD)-level meta-analysis by retrieving publications from Medline/EMBASE/Web of Science on HSP with a SPG genotype. Studies were included only if individual-level information was accessible and at least one patient with a movement disorder was reported for that genotype. Out of 21,957 hits, 192 manuscripts with a total of 1413 HSP cases were eligible. Data were compared between two HSP groups: manifested with (HSP-MD, n = 767) or without (HSP-nMD, n = 646) a movement disorder. RESULTS: The HSP-MD group had an older age of onset (20.5 ± 16.0 vs. 17.1 ± 14.2 yr, p < 0.001) and less frequent autosomal dominant inheritance (7.6% vs. 30.1%, p < 0.001) compared to HSP-nMD. SPG7 (31.2%) and SPG11 (23.8%) were the most frequent genotypes in the HSP-MD group. HSP-MD with SPG7 had higher frequency of later onset during adulthood (82.9% vs. 8.5%), ataxia (OR = 12.6), extraocular movement disturbances (OR = 3.4) and seizure (OR = 3.7) compared to HSP-MD with SPG11. Conversely, SPG11 mutations were more frequently associated with consanguinity (OR = 4.1), parkinsonism (OR = 7.8), dystonia (OR = 5.4), peripheral neuropathy (OR = 26.9), and cognitive dysfunction (OR = 34.5). CONCLUSION: This systematic IPD-level meta-analysis provides the largest data on genotype-phenotype associations in HSP-MD. Several clinically relevant phenotypic differences were found between various genotypes, which can possibly facilitate diagnosis in resource-limited settings.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».