Course of joint range of motion in children with spinal muscular atrophy receiving disease-modifying treatment
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».