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Enregistrement W4362594162 · doi:10.1093/braincomms/fcad106

Establishing a natural history of X-linked dystonia parkinsonism

2023· article· en· W4362594162 sur OpenAlexaff
Patrick Acuña, Melanie Leigh D Supnet-Wells, Neil A Spencer, Jan K. De Guzman, Massimiliano Russo, Ann Hunt, Christopher D. Stephen, Criscely L. Go, Samuel J. Carr, Niecy Grace Ganza, J. Benedict B. Lagarde, Shin Begalan, Trisha Multhaupt‐Buell, Gabrielle Aldykiewicz, Lisa Paul, Laurie J. Ozelius, D. Cristopher Bragg, Bridget J. Perry, Jordan R. Green, Jeffrey W. Miller, Nutan Sharma

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensHealth Care Foundation
Organismes subventionnairesInternational Parkinson and Movement Disorder Society
Mots-clésParkinsonismDystoniaDiseaseMedicineClinical trialMovement disordersPediatricsPsychologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

gene that may be amenable to treatment. To prepare for clinical trials of therapeutic candidates for X-linked dystonia parkinsonism, we focused on the identification of quantitative phenotypic measures that are most strongly associated with disease progression. Our main objective is to establish a comprehensive, quantitative assessment of movement dysfunction and bulbar motor impairments that are sensitive and specific to disease progression in persons with X-linked dystonia parkinsonism. These measures will set the stage for future treatment trials. We enrolled patients with X-linked dystonia parkinsonism and performed a comprehensive oromotor, speech and neurological assessment. Measurements included patient-reported questionnaires regarding daily living activities and both neurologist-rated movement scales and objective quantitative measures of bulbar function and nutritional status. Patients were followed for 18 months from the date of enrollment and evaluated every 6 months during that period. We analysed a total of 87 men: 29 were gene-positive and had symptoms at enrollment, seven were gene-positive and had no symptoms at enrollment and 51 were gene-negative. We identified measures that displayed a significant change over the study. We used principal variables analysis to identify a minimal battery of 21 measures that explains 67.3% of the variance over the course of the study. These measures included patient-reported, clinician-rated and objective quantitative outcomes that may serve as endpoints in future clinical trials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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