Digital health metrics reveal upper limb impairment profiles in ARSACS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adults with autosomal recessive spastic ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS) often present with reduced upper limb coordination affecting their independence in daily life. Previous studies in ARSACS identified reduced performance in clinical assessments requiring fine and gross dexterity as well as prehension. However, the kinematic and kinetic aspects underlying reduced upper limb coordination in ARSACS have not been systematically investigated yet. In this work, we aimed to provide a detailed characterization of alterations in upper limb movement patterns and hand grip forces in 57 participants with ARSACS. METHODS: We relied on a goal-directed technology-aided assessment task, which provides eight previously validated digital health metrics describing movement efficiency, smoothness, speed, and grip force control. RESULTS: First, we observed that 98.3% of the participants were impaired in at least one of the metrics, that all metrics are significantly impaired on a population level, and that grip force control during precise manipulations is most commonly and strongly impaired. Second, we identified high inter-participant variability in the kinematic and kinetic impairment profiles, thereby capturing different clinical profiles subjectively observed in this population. Lastly, abnormal goal-directed task performance in ARSACS could be best explained by reduced movement speed, efficiency, and especially force control during precise manipulations, while abnormal movement smoothness did not have a significant effect. INTERPRETATION: This work helped to refine the clinical profile of ARSACS and highlights the need for characterizing individual kinematic and kinetic impairment profiles in clinical trials in ARSACS.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».