Rare Spinocerebellar Ataxia Types in Canada: A Case Series and Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited information on rare spinocerebellar ataxia (SCA) variants, particularly in the Canadian population. This study aimed to describe the demographic and clinical features of uncommon SCA subtypes in Canada and compare them with international data. METHODS: We conducted a case series and literature review of adult patients with rare SCA subtypes, including SCA5, SCA7, SCA12, SCA14, SCA15, SCA28, SCA34, SCA35 and SCA36. Data were collected from medical centers in Ontario, Alberta and Quebec between January 2000 and February 2021. RESULTS: We analyzed 25 patients with rare SCA subtypes, with onset ages ranging from birth to 67 years. Infantile and juvenile-onset cases were observed in SCA5, SCA7, SCA14 and SCA34. Most patients presented with gait ataxia, with no significant differences across groups. Additional common features included saccadic abnormalities (22 of 25), dysarthria (19 of 25) and nystagmus (12 of 22, except in SCA7). Less common findings included dystonia (8 of 25), cognitive impairment (7 of 25), tremor (9 of 25) and parkinsonism (3 of 25). CONCLUSION: Our study highlights the heterogeneity of rare SCA subtypes in Canada. Ongoing longitudinal analysis will improve the understanding, management and screening of these disorders.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».