Longitudinal changes of <scp>SARA</scp> scale in Friedreich ataxia: Strong influence of baseline score and age at onset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Scale for Assessment and Rating of Ataxia (SARA) is widely used in different types of ataxias and has been chosen as the primary outcome measure in the European natural history study for Friedreich ataxia (FA). METHODS: To assess distribution and longitudinal changes of SARA scores and its single items, we analyzed SARA scores of 502 patients with typical-onset FA (<25 years) participating in the 4-year prospective European FA Consortium for Translational Studies (EFACTS). Pattern of disease progression was determined using linear mixed-effects regression models. The chosen statistical model was re-fitted in order to estimate parameters and predict disease progression. Median time-to-change and rate of score progression were estimated using the Kaplan-Meier method and weighted linear regression models, respectively. RESULTS: SARA score at study enrollment and age at onset were the major predictive factors of total score progression during the 4-year follow-up. To a less extent, age at evaluation also influenced the speed of SARA progression, while disease duration did not improve the prediction of the statistical model. Temporal dynamics of total SARA and items showed a great variability in the speed of score increase during disease progression. Gait item had the highest annual progression rate, with median time for one-point score increase of 1 to 2 years. INTERPRETATION: Analyses of statistical properties of SARA suggest a variable sensitivity of the scale at different disease stages, and provide important information for population selection and result interpretation in future clinical trials.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».