The most bothersome symptoms in neuromuscular diseases: the ERN EURO NMD Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuromuscular diseases (NMDs) comprise a range of genetic and acquired rare disorders that affect motor neurons, peripheral nerves, neuromuscular junctions and skeletal muscles, leading to significant impairments such as muscle weakness and fatigue resulting in functional limitations. This study aims to investigate the prevalence and severity of disease-related symptoms in adult patients with NMDs registered in the European Reference Network (ERN) EURO-NMD. A cross-sectional electronic survey was conducted with 1,253 participants who reported the severity of 28 symptoms, which were scored using multi-criteria decision analysis (MCDA). RESULTS: The results identified muscle fatigue, weakness and impaired physical function/activity as the most severe and prevalent symptoms in all NMD groups, followed by coordination and/or balance problems, muscle stiffness, mental fatigue, and pain. Notably, the analysis highlighted differences in symptom severity between disease subtypes and underlined the need for standardised patient-reported outcome measures (PROMs) to address the broad heterogeneity of NMDs. CONCLUSIONS: The findings stress the critical importance of capturing patient perspectives to guide clinical care, research priorities and therapeutic development. This work argues for the development of uniform PROMs to better assess disease impact, natural history and treatment efficacy, contributing to improved patient-centred care across diverse NMD populations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».