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Enregistrement W4414094418 · doi:10.3390/brainsci15090968

Adherence to Non-Invasive Ventilation in Steinert Disease: Clinical and Psychological Insights

2025· article· en· W4414094418 sur OpenAlexaboutno aff
Anna Annunziata, Francesca Simioli, Giorgio Emanuele Polistina, Anna Michela Gaeta, Maria Cardone, Camilla Di Somma, R. Manzo, Antonella Marotta, Cecilia Calabrese, Giuseppe Fiorentino

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyotonic dystrophyDepression (economics)Ventilation (architecture)NeurocognitivePopulationApathyRespiratory systemBeck Depression Inventory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Myotonic dystrophies (DM) are progressive genetic disorders with multisystemic involvement, particularly affecting the muscular, respiratory, and neuropsychological systems. Myotonic dystrophy type 1 (DM1), or Steinert’s disease, may lead to severe respiratory complications, including sleep-disordered breathing and hypercapnia, often requiring noninvasive ventilation to manage respiratory failure. However, adherence to NIV remains a major challenge, often influenced by cognitive and psychological factors such as apathy and depression. This study aims to investigate the presence of depression and SDB in patients with DM1 initiating NIV, and to evaluate factors influencing adherence to ventilatory support. Materials and Methods: We selected 13 adult patients (≥18 years) with diagnosis of Steinert’s disease with respiratory impairment who needed to start respiratory support. Dysphagia was assessed in all patients at baseline by a videofluoroscopic swallow study. Beck’s Depression Inventory II was administered for measuring the severity of depression. The Montreal Cognitive Assessment was used as a screening tool to detect signs of neurocognitive disorders. We evaluated adherence to NIV. Results: The study population presented with sleep-disordered breathing, as indicated by a median apnea–hypopnea index (AHI) of 24 events per hour (IQR: 14.2–34.5) and an oxygen desaturation index (ODI) of 25 events per hour (IQR: 18–33). Adherence to NIV was obtained in seven patients. No difference in baseline lung function was observed. Adherent subjects had moderate hypercapnia at baseline; pCO2 was 52 vs. 49 mmHg. Non-adherent patients showed a higher prevalence of depression with a median BDI-II score of 18 vs. 6 in adherent patients. The findings highlight that psychological factors, especially depression, play a crucial role in adherence to NIV. Interestingly, depression was not linked to initial respiratory measurements but showed a significant association with nocturnal oxygen desaturation. This suggests that relying solely on clinical and respiratory assessments may not be adequate to predict or improve treatment adherence. Conclusions: Incorporating psychological evaluations and addressing mental health issues, such as depression, are essential steps to enhance NIV compliance and overall DM1 patient outcomes. A multidisciplinary approach combining respiratory and psycho-emotional interventions is crucial for effective disease management.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,142
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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