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Enregistrement W4398255398 · doi:10.1186/s13023-024-03168-z

Progressive Supranuclear palsy (PSP) disease progression, management, and healthcare resource utilization: a retrospective observational study in the US and Canada

2024· article· en· W4398255398 sur OpenAlexaboutno aff
Ella Nysetvold, Lauren N. Lopez, Ashley N. Cogell, Henrik Fryk, Nelson D. Pace, Sara Snell Taylor, Joyce Rhoden, Caitlin A. Nichols, Demetris Pillas, Alexander Klein, Teresa Gasalla, Anna Scowcroft

Notice bibliographique

RevueOrphanet Journal of Rare Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUCB PharmaCurePSP
Mots-clésMedicineObservational studyRetrospective cohort studyMedical recordHealth careDiseaseProgressive supranuclear palsyPopulationPhysical therapyPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Progressive supranuclear palsy (PSP) is a rare neurodegenerative brain disease with rapid progression and currently limited treatment options. A comprehensive understanding of disease progression, management, and healthcare resource utilization is limited, and further research is challenging due to the small population of patients. To address these challenges in conducting PSP research, individuals with PSP were recruited using a multichannel approach tailored specifically to the PSP community. We performed a retrospective observational study using data abstracted from participant medical records collected from multiple patient care centers. RESULTS: Seventy-two individuals with PSP were eligible for inclusion. On average, 144 medical documents per participant were collected from an average of 2.9 healthcare centers per participant, with a mean study period of 7.9 years. Among participants with a date of symptom onset documented in the medical records, the median time for the onset of the first fall was 2.0 years (IQR 3.2) before diagnosis, the median onset of unsteady gait or gait impairment was 1.2 years (IQR 1.8) before diagnosis, and the median onset of mobility problems was 0.8 years (IQR 1.8) before diagnosis. The most widely utilized healthcare resources, with at least 85% of participants using each of these resources at some point during the disease course, were medications (100%), imaging (99%), assistive devices (90%), supportive care (86%), and surgeries and procedures (85%). CONCLUSIONS: This retrospective study adds to the current understanding of PSP symptoms, comorbidities, and healthcare resource utilization (HRU) across the disease journey. By involving individuals with PSP and their caregivers or legally authorized representatives in the research process, this study was unique in its approach to participant recruitment and enabled individuals to participate in research without the need for travel. We collected medical documents from multiple healthcare centers, allowing for broad data collection covering the entire disease journey. This approach to the collection of real-world data may be used to generate valuable insights into many aspects of disease progression and management in PSP and many other rare diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,194

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,010
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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