J015 The effect of antidopaminergic medications on Huntington disease (HD) progression
Notice bibliographique
Résumé
Background Antidopaminergics (ADMs; VMAT2 inhibitors and neuroleptics [off-label]), are used for the symptomatic treatment of HD and are associated with faster rates of decline. To date, no prospective, double-blind studies have assessed the long-term effects of ADMs on HD progression, but observational data are available. Aims To assess the effect of ADMs on rates of progression in early HD (TMS ≥ 20, DCL = 4, TFC ≥ 7, IS ≤ 90) using the ENROLL-HD database. Methods Causal analysis was performed using a new-user design to account for use history. Participants were not on medication at the first visit, but the exposure group (N = 380) was on medication for the 2-year follow-up, whereas the unexposed group (N = 792) was always off. Target maximum likelihood estimation was used to estimate the mean difference of the groups at 2 years adjusting for 28 confounders. Outcomes were the main UHDRS variables, including the composite (cUHDRS), and motor subscales. 99% CIs were used for inference. Results Results show participants on ADMs had a significantly smaller mean compared to those off for TFC (99% CI = [-1.04, -.28]), SDMT [-2.90, -1.07], SWR [-4.80, -1.04], and cUHDRS [-.96,-.32]. The on-ADMs group had a significantly larger mean for the bradykinesia scale [.02, 1.72]. Other outcomes had CIs that covered 0 figure 1. Conclusion ADM use was associated with faster progression of functioning and cognitive performance. These observations have important implications for the conduct and interpretation of investigational studies of disease modifying agents in HD and for medical practice.
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 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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,002 |
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 ».