Demographics and Clinical Characteristics of Autosomal Dominant Spinocerebellar Ataxia in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Autosomal dominant (AD) spinocerebellar ataxias (SCAs) encompass a large group of rare disorders, which occurs in individuals of different ethnic backgrounds. To date, demographics, and clinical descriptions of AD SCA in Canada are lacking. Methods: A retrospective chart review of patients with a genetically confirmed diagnosis of AD SCAs was performed at five tertiary centers across Canada in the provinces of Quebec, Alberta, and Ontario. Demographic, genetic, and clinical information were collected and analyzed. Results: A total of 203 patients with AD SCA were identified. Weighted estimated prevalence of AD SCA in three large Canadian provinces was calculated (2.25 cases per 100.000) which is in keeping with the figures documented worldwide. We found that the distribution of the most common SCA differed when comparing provinces. The most prevalent SCA diagnosis in Ontario was SCA3 (49%), while the most prevalent SCA diagnosis in Alberta and Quebec was SCA2 in 26% and 47%, respectively. SCA6 was the third most prevalent SCA subtype in Quebec (14%), which was not seen as commonly in other provinces. SCA1 was uncommonly seen in both Alberta and Quebec, despite being common in Ontario. Conclusions: In this largest Canadian study, we describe the prevalence, distribution, and clinical characteristics of AD SCA. We found that the distribution of the most common SCA differed in the three provinces studied. This finding reflects the heterogenous nature of the Canadian population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».