Antidopaminergic Medications and Clinical Changes in Measures of Huntington's Disease: A Causal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antidopaminergic medications (ADM) are often used for symptom management of Huntington's disease (HD). Evidence from past research suggests that ADMs are associated with worse clinical outcomes in HD, but their impact on various domains remains underexplored. OBJECTIVE: We used causal inference analysis to understand the impact of ADM use on measures of clinical progression in HD across multiple domains over 2 years. METHODS: We used the Enroll-HD database with a new-user design, which compared a cohort that initiated ADM use after the first visit with an unexposed cohort that remained off ADMs. To control for 27 covariates, we used a doubly robust targeted maximum likelihood estimation and conducted two analyses. First, we analyzed ADM treatment 2 years post-baseline and separately for 12 outcome measures. Second, we examined the association of ADM dose with measures of clinical outcomes. RESULTS: The ADM-exposed group exhibited faster change in measures of clinical outcome compared with the off-ADM group, which was statistically reliable in cognitive and functional outcome measures, and the composite Unified Huntington's Disease Rating Scale (cUHDRS). Motor domain analyses showed faster change in bradykinesia in the ADM-exposed group versus off-ADM but no difference in chorea or total motor score (TMS). Higher ADM doses also showed greater differences compared to the off-ADM group. CONCLUSIONS: ADM use was associated with more rapid change in clinical measures, particularly in cognitive and functional domains. However, assumptions required to establish causation between ADM use and disease progression may not have been fully met, and further research is warranted. © 2025 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,036 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».