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Enregistrement W4390691335 · doi:10.1101/2024.01.09.24301064

Towards patient-relevant, trial-ready digital motor outcomes for SPG7: a cross-sectional prospective multi-center study (PROSPAX)

2024· preprint· en· W4390691335 sur OpenAlexaff
Lukas Beichert, Jens Seemann, Christoph Keßler, Andreas Traschuetz, Doreen Mueller, Katrin Dillmann-Jehn, Ivana Ricca, Sara Satolli, A. Nazlı Başak, Giulia Coarelli, Dagmar Timmann, Cynthia Gagnon, Bart P.C. van de Warrenburg, Winfried Ilg, Matthis Synofzik, Rebecca Schuele

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHereditary Neurological Disorders
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesKoç Üniversitesi Translasyonel Tıp Araştırma MerkeziInternational Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems EngineeringServierRadboud Universitair Medisch CentrumMinistero della SaluteElse Kröner-Fresenius-StiftungBundesministerium für Bildung und ForschungHersenstichtingEberhard Karls Universität TübingenTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuRadboud UniversiteitIonis PharmaceuticalsZonMwInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular MicrobiologyDeutsche ForschungsgemeinschaftEli Lilly and Company
Mots-clésPhysical medicine and rehabilitationGaitMedicineSTRIDEPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background and Objectives With targeted treatment trials on the horizon, identification of sensitive and valid outcome measures becomes a priority for the >100 spastic ataxias. Digital-motor measures, assessed by wearable sensors, are prime outcome candidates for SPG7 and other spastic ataxias. We here aimed to identify candidate digital-motor outcomes for SPG7 – as one of the most common spastic ataxias – that: (i) reflect patient-relevant health aspects, even in mild, trial-relevant disease stages; (ii) are suitable for a multi-center setting; and (iii) assess mobility also during uninstructed walking simulating real-life. Methods Cross-sectional multi-center study (7 centers, 6 countries). Unaided walking was assessed in 65 patients with SPG7 and 50 unrelated healthy controls using 3 wearable sensors (Opal APDM). Digital gait measures were correlated to measures of disease severity (SARA, SPRS; including mobility-relevant subscores SPRS 1315291292025 , SARA PG ) and activities of daily living (FARS-ADL). The task set included lab-based defined gait tasks, complemented by uninstructed ‘supervised free walking’. Results Among 30 hypothesis-based gait measures, 18 demonstrated at least moderate effect size (Cliff’s δ>0.5) in discriminating SPG7 patients from controls, and 17 even in mild disease stages (SPRS mobility ≤9). Spatiotemporal variability measures such as the spatial variability composite measure SPcmp (ρ=0.67, p=<0.0001), Stride Time CV (ρ=0.67, p=<0.0001) and Swing CV (ρ=0.64, p=<0.0001) showed the highest correlations with clinician-reported mobility scores (SPRS mobility ), and overall disease severity (SPRS, SARA). Overall, top-ranked measures also correlated with patient-relevant functional deficits in everyday life activities (FARS-ADL). In mild disease stages (SPRS mobility ≤9, n=41), Swing CV (ρ=0.53, p=<0.0001) and SPcmp (ρ=0.50, p=<0.0001) correlated with SPRS mobility . In the uninstructed ‘supervised free walking’ task, the correlations between spatiotemporal variability measures (Stride Time CV, Stride Length CV, Swing CV) and SPRS mobility could be confirmed; additionally, Gait Speed (ρ=-0.59, p=<0.0001) was highly correlated with SPRS mobility . Discussion We here identified trial-ready digital-motor candidate outcomes for the spastic ataxia SPG7, all characterized by proven multi-center applicability, ability to discriminate patients from controls, and correlation with measures of disease severity – even in mild disease stages –, and patient-relevant everyday function. If validated longitudinally, these sensor outcomes might inform future natural history and treatment trials in SPG7 and other spastic ataxias.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2024
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Résumé présentoui

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