Evaluating Patients With Mucopolysaccharidosis Type <scp>III</scp> : A Scoping Review on Diagnostic and Follow‐Up Approaches
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mucopolysaccharidosis type III (MPS III) is a rare lysosomal storage disease with systemic complications. This scoping review aimed to synthesise evidence regarding methods to diagnose and monitor MPS III. METHODS: We searched 10 databases for English and Spanish citations published from 2017 to 2022. Our study focused on human-based research that reported methods to diagnose and monitor MPS III, including experimental, quasi-experimental, observational studies, reviews, and guidelines. We followed PRISMA-ScR guidelines for screening and data extraction. Descriptive statistics and qualitative synthesis were used for analysis. RESULTS: We included 35 eligible articles. Most studies were conducted in Europe and Central Asia (17/35, 48.6%) and constituted case reports (19/37, 51.4%). Clinical symptoms were reported in 30 articles and predominantly pertained to the nervous system (25/30, 83.3%), including intellectual disability (19/30, 63.3%), movement incoordination (17/30, 56.6%), and behavioural issues (16/30, 53.3%). Diagnostic methods (23/35, 65.7%) featured genetic testing and biochemical assays, including GAG measurement in urine. Brain MRI was the most recorded imaging study (11/20, 55.0%), while electrographic studies (10/35, 28.5%) encompassed electrocardiogram (5/10, 50%), electroencephalogram, and audiometry (3/10, 30% each). Scales and questionnaires (8/35, 22.8%) were reported, with the Bayley Scales of Infant Development being the most described (4/8, 50%). CONCLUSION: Our study comprehensively overviews the contributions of diagnostic and monitoring methods for MPS III. Our findings can guide clinicians in providing evidence-based care for this rare disease.
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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 | 0,019 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».