Gross Motor Function in Pediatric Onset <i>TUBB4A</i> -Related Leukodystrophy: GMFM-88 Performance and Validation of GMFC-MLD in <i>TUBB4A</i>
Notice bibliographique
Résumé
TUBB4A pathogenic variants are associated with a spectrum of neurologic impairments including movement disorders and leukodystrophy. With the development of targeted therapies, there is an urgent unmet need for validated tools to measure mobility impairment. Our aim is to explore gross motor function in a pediatric-onset TUBB4A-related leukodystrophy cohort with existing gross motor outcome tools. Gross Motor Function Measure-88 (GMFM-88), Gross Motor Function Classification System (GMFCS-ER), and Gross Motor Function Classification-Metachromatic Leukodystrophy (GMFC-MLD) were selected through face validity. Subjects with a confirmed clinical and molecular diagnosis of TUBB4A-related leukodystrophy were enrolled. Participants’ sex, age, genotype, and age at disease onset were collected, together with GMFM-88 and concurrent GMFCS-ER and GMFC-MLD. Performances on each measure were compared. GMFM-88 floor effect was defined as total score below 20%. A total of 35 subjects participated. Median performance by GMFM-88 was 16.24% (range 0-97.31), with 42.9% (n = 15) of individuals performing above the floor. GMFM-88 Dimension A (Lying and Rolling) was the best-performing dimension in the GMFM-88 (n = 29 above the floor). All levels of the Classification Scales were represented, with the exception of the GMFC-MLD level 0. Evaluation by GMFM-88 was strongly correlated with the Classification Scales (Spearman correlations: GMFCS-ER:GMFM-88 r = 0.90; GMFC-MLD:GMFM-88 r = 0.88; GMFCS-ER:GMFC-MLD: r = 0.92). Despite overall observation of a floor effect, the GMFM-88 is able to accurately capture the performance of individuals with attenuated phenotypes. GMFM-88 Dimension A shows no floor effect. GMFC-MLD shows a strong correlation with GMFCS-ER and GMFM-88, supporting its use as an age-independent functional score in TUBB4A-related leukodystrophy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».