Predictors of Survival in Friedreich's Ataxia: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Friedreich's ataxia (FA) is a rare multisystemic disorder which can cause premature death. OBJECTIVES: To investigate predictors of survival in FA. METHODS: Within a prospective registry established by the European Friedreich's Ataxia Consortium for Translational Studies (EFACTS; ClinicalTrials.gov identifier NCT02069509) we enrolled genetically confirmed FA patients at 11 tertiary centers and followed them in yearly intervals. We investigated overall survival applying the Kaplan-Meier method, life tables, and log-rank test. We explored prognostic factors applying Cox proportional hazards regression and subsequently built a risk score which was assessed for discrimination and calibration performance. RESULTS: Between September 2010 and March 2017, we enrolled 631 FA patients. Median age at inclusion was 31 (range, 6-76) years. Until December 2022, 44 patients died and 119 terminated the study for other reasons. The 10-year cumulative survival rate was 87%. In a multivariable analysis, the disability stage (hazard ratio [HR] 1.51, 95% CI 1.08-2.12, P = 0.02), history of arrhythmic disorder (HR 2.93, 95% CI 1.34-6.39, P = 0.007), and diabetes mellitus (HR 2.31, 95% CI 1.05-5.10, P = 0.04) were independent predictors of survival. GAA repeat lengths did not improve the survival model. A risk score built on the previously described factors plus the presence of left ventricular systolic dysfunction at echocardiography enabled identification of four trajectories to prognosticate up to 10-year survival (log-rank test P < 0.001). CONCLUSIONS: Arrhythmias, progressive neurological disability, and diabetes mellitus influence the overall survival in FA. We built a survival prognostic score which identifies patients meriting closer surveillance and who may benefit from early invasive cardiac monitoring and therapy. © 2023 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».