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Enregistrement W4408100098 · doi:10.1371/journal.pone.0319505

Cerebellar cognitive affective syndrome in patients with spinocerebellar ataxia type 10

2025· article· en· W4408100098 sur OpenAlexaffabout
Angel Omar Romero-Molina, Gabriel Ramirez‐Garcia, Amanda Chirino‐Pérez, Gustavo Padrón-Rivera, Carlos R. Hernandez‐Castillo, María Guadalupe García‐Gomar, Diana Laura Torres-Vences, Juan Fernández-Ruíz

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología
Mots-clésSpinocerebellar ataxiaMedicineCognitionCerebellar ataxiaAtaxiaNeurosciencePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spinocerebellar ataxia type 10 (SCA10) is an autosomal dominant cerebellar ataxia, characterized by epilepsy, ataxic symptoms, and cognitive impairments linked to Cerebellar Cognitive Affective Syndrome (CCAS). The Cerebellar Cognitive Affective Syndrome Scale (CCAS-S) has been developed to identify CCAS across various cerebellar pathologies. OBJECTIVE: To determine whether patients with SCA10 exhibit CCAS using the CCAS-S, and to compare its effectiveness with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). A secondary objective was to evaluate the effect of demographic and clinical data on CCAS-S performance. METHOD: Fifteen patients with SCA10 and fifteen matched controls underwent assessments using the CCAS-S, the MoCA, the Scale for the Assessment and Rating of Ataxia (SARA), and the Center for Epidemiologic Studies Depression Scale (CES-D). Diagnostic accuracy was analyzed using ROC curve analysis, comparing total and subcategory scores between groups. Demographic and clinical data were examined for relations with CCAS-S scores. RESULTS: The CCAS-S effectively distinguished cognitive impairments in SCA10 patients, showing satisfactory sensitivity and specificity (AUC of 0.83). Although no significant differences were found in the AUCs between CCAS-S and MoCA (p = 0.45), the CCAS-S demonstrated a significantly larger effect size in the comparison between patients and control group (d = 2.33). Cognitive performance was poorer in patients than in controls (p = < 0.001), with depressive symptoms and age having a significant impact on CCAS-S outcomes. CONCLUSIONS: Patients with the SCA10 mutation exhibit CCAS. Besides the significant cognitive impairment, also detected by MoCA, the CCAS-S score was significantly affected by indicators of depressive mood and age, highlighting the importance of considering these variables during outcome analyses.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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