MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7106244599 · doi:10.6084/m9.figshare.c.8158022.v1

Course of joint range of motion in children with spinal muscular atrophy receiving disease-modifying treatment

2025· other· en· W7106244599 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUtrecht University Repository (Utrecht University) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRange of motionSMA*WristElbowSpinal muscular atrophyCohortKnee JointCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Progressive decreases in joint range of motion (ROM) is a well-recognized complication in the natural history of spinal muscular atrophy (SMA). How joint ROM evolves in children with SMA receiving disease-modifying treatment (DMT) needs to be documented. Purpose To examine the longitudinal course of joint range of motion in young children with SMA receiving disease-modifying therapy. Methods We included children with SMA (with 2 or 3 SMN2 copies) who started treatment within the first 18 months of life in a prospective national tertiary cohort study. Our examination consisted of joint range of motion of the knee, elbow and wrist; the longitudinal course was studied using linear mixed-effects models. Results We analysed 165 visits of 39 children (median age 22 months (interquartile range [6–45])) with treated SMA over a 3-year follow-up period. The median age at start of treatment was 2 months [0–8]. We found an average yearly decline in knee extension mobility of 3°. The overall course of range of motion for elbow and wrist remained stable. Conclusion The course of joint mobility in children with SMA, who started treatment with DMT in the first 18 months of life, is characterised by a decline in knee extension and a stable range of motion of wrist and elbow joints. We stress the importance of monitoring knee extension range of motion at least every 6 months and adopting a proactive approach to maintain full knee extension for optimal lifelong mobility.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,183 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUtrecht University Repository (Utrecht University)Travaux en français237 207