Digital gait outcomes for ARSACS: discriminative, convergent and ecological validity in a multi-center study (PROSPAX)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background With treatment trials on the horizon, this study aimed to identify candidate digital-motor gait outcomes for Autosomal Recessive Spastic Ataxia of Charlevoix-Saguenay (ARSACS), capturable by wearable sensors with multi-center validity, and ideally also ecological validity during free walking outside laboratory settings. Methods Cross-sectional multi-center study (4 centers), with gait assessments in 36 subjects (18 ARSACS patients; 18 controls) using three body-worn sensors (Opal, APDM) in laboratory settings and free walking in public space. Sensor gait measures were analyzed for discriminative validity from controls, and for convergent (i.e. clinical and patient-relevance) validity by correlations with SPRS mobility (primary outcome) and SARA, SPRS and FARS-ADL (exploratory outcomes). Results Of 30 hypothesis-based digital gait measures, 14 measures discriminated ARSACS patients from controls with large effect sizes (|Cliff’s δ| > 0.8) in laboratory settings, with strongest discrimination by measures of spatiotemporal variability Lateral Step Deviation (δ=0.98), SPcmp (δ=0.94) and Swing CV (δ=0.93). Large correlations with the SPRS mobility were observed for Swing CV (Spearman’s ρ = 0.84), Speed (ρ=-0.63) and Harmonic Ratio V (ρ=-0.62). During supervised free walking in public space, 11/30 gait measures discriminated ARSACS from controls with large effect sizes. Large correlations with SPRS mobility were here observed for Swing CV (ρ=0.78) and Speed (ρ=-0.69), without reductions in effect sizes compared to lab settings. Conclusion We identified a promising set of digital-motor candidate gait outcomes for ARSACS, applicable in multi-center settings, correlating with patient-relevant health aspects, and with high validity also outside lab settings, thus simulating real-life walking with higher ecological validity.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».