Development and Validation of SCACOMS, a Composite Scale for Assessing Disease Progression and Treatment Effects in Spinocerebellar Ataxia
Notice bibliographique
Résumé
Spinocerebellar ataxias (SCA) are rare inherited neurodegenerative disorders characterized by a progressive impairment of gait, balance, limb coordination, and speech. There is currently no composite scale that includes multiple aspects of the SCA experience to assess disease progression and treatment effects. Applying the method of partial least squares (PLS) regression, we developed the Spinocerebellar Ataxia Composite Scale (SCACOMS) from two SCA natural history datasets (NCT01060371, NCT02440763). PLS regression selected items based on their ability to detect clinical decline, with optimized weights based on the item's degree of progression. Following model validation, SCACOMS was leveraged to examine disease progression and treatment effects in a 48-week SCA clinical trial cohort (NCT03701399). Items from the Clinical Global Impression-Global Improvement Scale (CGI-I), the Friedreich Ataxia Rating Scale (FARS) - functional stage, and the Modified Functional Scale for the Assessment and Rating of Ataxia (f-SARA) were objectively selected with weightings based on their sensitivity to clinical decline. The resulting SCACOMS exhibited improved sensitivity to disease progression and greater treatment effects (compared to the original scales from which they were derived) in a 48-week clinical trial of a novel therapeutic agent. The trial analyses also provided a SCACOMS-derived estimate of the temporal delay in SCA disease progression. SCACOMS is a useful composite measure, effectively capturing disease progression and highlighting treatment effects in patients with SCA. SCACOMS will be a powerful tool in future studies given its sensitivity to clinical decline and ability to detect a meaningful clinical impact of disease-modifying treatments.
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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 | 0,000 |
| 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 ».