P.102 Clinical predictors of disease progression and survival in ALS: insights from the Canadian Neuromuscular Disease Registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) leads to progressive functional decline and reduced survival. Identifying clinical predictors like ALSFRS-R and FVC is essential for prognosis and disease management. Understanding progression profiles based on diagnostic characteristics supports clinical trial design and assessment of treatment response. This study evaluates disease progression and survival predictors in ALS patients from the CNDR. Methods: 1565 ALS patients in the CNDR were analyzed to assess baseline ALSFRS-R, FVC, time from symptom onset to diagnosis, and their association with disease progression and survival. Results: At diagnosis, ALSFRS-R was 44.7 (SD = 5.46), with 72.3% scoring ≥44. Mean FVC was 84.2% (SD = 23.3), with 78.3% of patients having FVC ≥65%. ALSFRS-R declined at 1.06 points/month (SD = 1.33), with faster progression in patients diagnosed within 24 months (1.61 points/month). Patients with ALSFRS-R ≥44 had a median survival of 41.8 months, compared to 30.9 months for those <44 (p < 0.001). Similarly, FVC ≥65% was associated with longer survival (35.4 vs. 29.5 months, p = 0.002). Conclusions: ALSFRS-R and FVC at diagnosis predict survival and inform clinical decision-making. These findings highlight the importance of early diagnosis and targeted interventions to slow disease progression and improve patient outcomes.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».