{"id":9941,"date":"2021-11-09T13:33:42","date_gmt":"2021-11-09T18:33:42","guid":{"rendered":"https:\/\/platform.enroll-hd.org\/?page_id=9941"},"modified":"2022-01-19T15:09:46","modified_gmt":"2022-01-19T20:09:46","slug":"age-and-cag-length-in-hd-data-analysis","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.enroll-hd.org\/fr\/for-researchers\/analyzing-data\/age-and-cag-length-in-hd-data-analysis\/","title":{"rendered":"\u00c2ge et longueur des CAG dans l'analyse des donn\u00e9es MH"},"content":{"rendered":"<style>.elementor-9941 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button{text-align:center;}.elementor-9941 .elementor-element.elementor-element-c43db38 .jeg-elementor-kit.jkit-button .jkit-button-wrapper{padding:0px 0px 0px 0px;font-family:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-family ), Sans-serif;font-size:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-size );font-weight:var( --e-global-typography-6cb29b0-font-weight );line-height:var( 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class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-18a6d3d\" data-id=\"18a6d3d\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6b9acd4 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"6b9acd4\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00c2ge et longueur des CAG dans l'analyse des donn\u00e9es MH<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a93c61 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7a93c61\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment prendre en compte l'\u00e2ge et le CAG dans l'analyse statistique des donn\u00e9es MH.<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b673a94 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b673a94\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong><em>Contexte<\/em><\/strong><\/p><p>La MH se d\u00e9veloppe avec le temps, avec des signes et sympt\u00f4mes apparaissant g\u00e9n\u00e9ralement vers la quarantaine (Ross et al. 2014). Le moment o\u00f9 apparaissent les signes et sympt\u00f4mes de la MH est fortement li\u00e9 \u00e0 la longueur du CAG (Figure 1), les plus grandes longueurs \u00e9tant associ\u00e9es \u00e0 un \u00e2ge de d\u00e9but plus pr\u00e9coce (Lee et al. 2012). Par cons\u00e9quent, <strong>age<\/strong> et <strong>Longueur du CAG<\/strong> sont des consid\u00e9rations cl\u00e9s dans presque toutes les analyses HD. Cet article aborde plusieurs probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 l&#039;\u00e2ge et au CAG qu&#039;un chercheur pourrait vouloir prendre en compte avant de commencer l&#039;analyse d&#039;ensembles de donn\u00e9es observationnelles sur la MH, tels que Enroll-HD (Landwehrmeyer et al. 2016).<\/p><p>La relation entre l'\u00e2ge et le CAG est prise en compte dans presque toutes les analyses MH, mais les d\u00e9tails de la fa\u00e7on dont l'\u00e2ge et le CAG sont pris en compte\/ <em>trait\u00e9s<\/em> dans les mod\u00e8les statistiques d\u00e9pend du contexte. Nous nous concentrons ici sur les contextes d\u2019une analyse transversale et d\u2019une analyse longitudinale.<\/p><p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-9943\" src=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/age-at-motor-diagnosis-cag-analyzing.png\" alt=\"\" width=\"500\" height=\"297\" srcset=\"https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/age-at-motor-diagnosis-cag-analyzing.png 752w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/age-at-motor-diagnosis-cag-analyzing-300x178.png 300w\" sizes=\"(max-width: 500px) 100vw, 500px\" \/><\/p><p><strong><em>Figure 1. <\/em><\/strong><em>L&#039;association entre la longueur du CAG et l&#039;\u00e2ge au moment du diagnostic moteur.<\/em><\/p><p><strong><em>Analyse transversale<\/em><\/strong><\/p><p>L'analyse transversale utilise des variables collect\u00e9es \u00e0 un moment donn\u00e9 ou lors d'une seule visite. Un moment unique couramment utilis\u00e9 est la visite au d\u00e9but de l'\u00e9tude (c'est-\u00e0-dire la visite de baseline).<\/p><p>Lorsqu&#039;il y a plusieurs moments par participant, comme dans la base de donn\u00e9es Enroll-HD, toutes les visites sauf celle au moment d&#039;int\u00e9r\u00eat sont ignor\u00e9es. M\u00eame si certaines donn\u00e9es ne sont pas utilis\u00e9es, l\u2019avantage d\u2019une analyse transversale est la simplicit\u00e9. La plupart des m\u00e9thodes statistiques standards, telles que la r\u00e9gression multiple conventionnelle, sont destin\u00e9es \u00e0 une analyse transversale.<\/p><p>Se concentrer sur un seul moment tel que l'entr\u00e9e dans l'\u00e9tude \u00e9vite le probl\u00e8me de l'abandon au fil du temps, ce qui signifie souvent que l'analyse maximise le nombre d'observations (participants). L'analyse transversale est \u00e9galement appropri\u00e9e pour examiner les effets \u00e0 long terme de la MH (en fonction des caract\u00e9ristiques de l'\u00e9chantillon de l'\u00e9tude). La progression de la MH est relativement lente, avec une moyenne de 15 ans entre l'apparition du moteur et la mort (Keum et al. 2017), de sorte que le temps \u00e9coul\u00e9 pour les HDGEC jusqu'\u00e0 l'entr\u00e9e dans l'\u00e9tude est souvent beaucoup plus long que le temps pendant lequel les personnes sont observ\u00e9es dans le cadre de l'\u00e9tude. Cela signifie que les informations sur la progression \u00e0 long terme sont souvent tir\u00e9es des variables mesur\u00e9es au d\u00e9but de l\u2019\u00e9tude et dans une moindre mesure des changements \u00e0 court terme au sein de l\u2019\u00e9tude.<\/p><p>Des recherches r\u00e9centes sugg\u00e8rent que la longueur de r\u00e9p\u00e9tition du CAG est dynamique, continue de s'\u00e9tendre au niveau cellulaire et d\u00e9clenche finalement un m\u00e9canisme qui provoque la mort cellulaire (Hong et al. 2020). Les \u00e9tudes transversales sont importantes pour cette <strong>expansion somatique<\/strong> parce que la seule comparaison \u00e0 faire est <em>entre<\/em> personnes, et les diff\u00e9rences dans l\u2019ampleur et la dur\u00e9e de l\u2019exposition aux effets toxiques du mHTT doivent \u00eatre prises en compte dans de telles comparaisons. Les personnes entrent dans une \u00e9tude avec une vari\u00e9t\u00e9 de temps d&#039;exposition index\u00e9s par l&#039;\u00e2ge \u00e0 l&#039;entr\u00e9e, et une vari\u00e9t\u00e9 d&#039;ampleurs de maladies index\u00e9es par la longueur h\u00e9rit\u00e9e du CAG. Il est crucial de tenir compte de ces diff\u00e9rences entre les personnes afin d\u2019\u00e9viter toute confusion et de fournir des r\u00e8gles du jeu \u00e9quitables pour la comparaison des variables d\u2019int\u00e9r\u00eat.<\/p><p>L\u2019un des objectifs courants d\u2019une analyse transversale est d\u2019examiner dans quelle mesure une variable est li\u00e9e \u00e0 la progression de la maladie. Par exemple, dans la recherche de nouveaux biomarqueurs fluides (par exemple, une substance mesur\u00e9e dans le LCR), il est courant d&#039;examiner comment les niveaux d&#039;un biomarqueur varient en fonction de l&#039;\u00e2ge et de la longueur du CAG au d\u00e9but de l&#039;\u00e9tude (Leoni et al. 2013). L&#039;\u00e2ge et la dur\u00e9e du CAG sont utilis\u00e9s comme indicateurs de progression et sont int\u00e9gr\u00e9s dans les mod\u00e8les statistiques de diverses mani\u00e8res. L&#039;interaction de l&#039;\u00e2ge et de la longueur du CAG est importante pour la progression de l&#039;indexation (Langbehn, Hayden et Paulsen 2010), et donc le terme produit\u00a0:<strong>CAP<\/strong>- est souvent saisi comme pr\u00e9dicteur (comme dans une r\u00e9gression multiple) avec les principaux effets (variables individuelles).<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3120e7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a3120e7\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong><em>Produit CAG-\u00c2ge (CAP)<\/em><\/strong><\/p><p>Pour simplifier la mod\u00e9lisation, l'effet combin\u00e9 de l'\u00e2ge et du CAG a \u00e9t\u00e9 saisi dans le <strong>Produit CAG-Age (CAP)<\/strong> (Penney et al. 1997 ; Langbehn, Hayden et Paulsen 2010 ; Zhang et al. 2011). Le CAP a la forme g\u00e9n\u00e9rale de <strong><em>CAP = (\u00c2ge \u00e0 l\u2019entr\u00e9e dans l'\u00e9tude) \u22c5 (CAG \u2013 L) \/ K<\/em><\/strong>, o\u00f9 <strong><em>L<\/em>\u00a0<\/strong> est une constante de centrage et <strong><em>K<\/em><\/strong>\u00a0est une constante d&#039;\u00e9chelle.<\/p><p>Sur la base de l&#039;analyse approfondie de Warner et al. (2020), la PAC privil\u00e9gi\u00e9e a <strong><em>L = 30<\/em><\/strong>\u00a0et <strong><em>K = 6,49<\/em><\/strong>, donnant <em><strong>CAP = (\u00c2ge \u00e0 l'entr\u00e9e dans l'\u00e9tude) \u22c5 (CAG-30) \/ 6,49<\/strong><\/em>. Cette formule est standardis\u00e9e de telle sorte que CAP = 100 \u00e0 l'\u00e2ge pr\u00e9vu du diagnostic. Cependant, diff\u00e9rentes valeurs de constante et d'\u00e9chelle ont \u00e9t\u00e9 et sont utilis\u00e9es dans diverses analyses. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, le CAP d\u00e9velopp\u00e9 avec la base de donn\u00e9es PREDICT-HD par Zhang et al. (2011) utilise <em><strong>L = 33,66<\/strong><\/em> et <em><strong>K = 1<\/strong><\/em>, de sorte que <em><strong>CAP = (\u00c2ge \u00e0 l\u2019entr\u00e9e dans l'\u00e9tude) \u22c5 (CAG \u2013 33,66)<\/strong><\/em>. Le CAP d\u00e9velopp\u00e9 par Penney et al. utilise <em><strong>L = 35,5<\/strong><\/em>\u00a0et <em><strong>K = 1<\/strong><\/em>, de sorte que <strong><em>CAP = (\u00c2ge \u00e0 l\u2019entr\u00e9e dans l'\u00e9tude) \u22c5 (CAG \u2013 35,5)<\/em><\/strong>.<\/p><p>L'avantage du CAP est qu'il s'agit d'un score de progression unique et qu'il peut \u00eatre inclus comme pr\u00e9dicteur dans un mod\u00e8le de r\u00e9gression multiple avec des variables d'ajustement, telles que le sexe, que l'analyste juge important de contr\u00f4ler. Par exemple, un analyste pourrait estimer le coefficient de r\u00e9gression du CAP pr\u00e9disant un biomarqueur fluide en tenant compte du sexe. Un coefficient CAP significatif dans cet exemple sugg\u00e8re une relation statistiquement fiable entre la progression et le biomarqueur s'adaptant au fait d'\u00eatre une femme ou un homme.<\/p><p>L'utilisation du CAP comme score continu dans l'exemple ci-dessus n'est applicable que lorsque les participants ont une s\u00e9quence CAG \u00e9tendue (principalement 40 r\u00e9p\u00e9titions ou plus). Le CAP n\u2019est pas pertinent pour les personnes se trouvant dans la plage normale de r\u00e9p\u00e9titions CAG et n\u2019est pas d\u00e9fini. N\u00e9anmoins, il existe plusieurs analyses publi\u00e9es sur la MH dans lesquelles les personnes ayant un CAG \u00e9tendu sont compar\u00e9es \u00e0 celles qui ne l'ont pas (par exemple, les membres de la famille non affect\u00e9s ou les t\u00e9moins communautaires). L\u2019une des raisons de cette comparaison est de d\u00e9terminer le moment o\u00f9 apparaissent les premiers signes et sympt\u00f4mes de la MH (Paulsen et al. 2014\u00a0; Tabrizi et al. 2013).<\/p><p>La dur\u00e9e de la maladie signifie que les individus manifestes peuvent \u00eatre regroup\u00e9s dans des cat\u00e9gories de scores CAP qui refl\u00e8tent les stades pr\u00e9coce, interm\u00e9diaire et avanc\u00e9 de la maladie.<\/p><p>Par exemple, Zhang et al. (2011) utilisent les seuils suivants pour cat\u00e9goriser les stades de la maladie \u00e0 l'aide de leur version du CAP : D\u00e9butant = 367.\u00a0<\/p><p>Lors de l&#039;utilisation du mod\u00e8le pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 de Warner et al. (2020) PAC (<em><strong>L = 30, K = 6,49<\/strong><\/em>) l&#039;analyste peut utiliser les quartiles de la distribution Enroll-HD pour les participants enti\u00e8rement p\u00e9n\u00e9trants (<em><strong>CAG \u2265 40<\/strong><\/em>), qui sont les 25<sup>\u00e8me<\/sup> et 75<sup>\u00e8me<\/sup> percentiles de 88 et 119 (Enroll-HD PDS4\u00a0; version v2018-10-R3). Par cons\u00e9quent, les groupes seraient d\u00e9finis comme 119. Des travaux suppl\u00e9mentaires doivent \u00eatre effectu\u00e9s pour \u00e9tablir des lignes de d\u00e9marcation optimales.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6253a43 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6253a43\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong><em>Analyse longitudinale<\/em><\/strong><\/p><p>La plupart des bases de donn\u00e9es observationnelles MH comportent des visites r\u00e9p\u00e9t\u00e9es pour au moins une partie des participants\u00a0; la disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es longitudinales dans Enroll-HD est illustr\u00e9e (Figure 2). Lorsque la m\u00eame personne est \u00e9valu\u00e9e au fil du temps lors de visites r\u00e9currentes, nous appelons ses donn\u00e9es longitudinales.<\/p><p>L\u2019analyse longitudinale pr\u00e9sente l\u2019avantage distinctif par rapport \u00e0 l\u2019analyse transversale d\u2019examiner comment les processus \u00e9voluent au fil du temps au sein des participants. L&#039;analyse transversale typique est r\u00e9trospective en ce qui concerne la progression dans la mesure o\u00f9 elle ne peut d\u00e9duire les r\u00e9sultats de la progression que jusqu&#039;au point temporel d&#039;int\u00e9r\u00eat (par exemple, l&#039;entr\u00e9e \u00e0 l&#039;\u00e9tude). Une analyse longitudinale est prospective, car nous pouvons examiner la progression au fil du temps. Les donn\u00e9es longitudinales sont consid\u00e9r\u00e9es comme cruciales pour fournir des preuves \u00e0 l\u2019appui de la cause et de l\u2019effet, c\u2019est pourquoi les essais cliniques pivots sont de nature longitudinale (voir \u00ab<a href=\"https:\/\/www.enroll-hd.org\/fr\/for-researchers\/analyzing-data\/using-observational-data-to-inform-clinical-trial-design\/\"><em>Utiliser des donn\u00e9es d&#039;observation pour \u00e9clairer la conception des essais cliniques<\/em><\/a><em>\u00bb <\/em>pour plus d&#039;informations). De plus, une analyse longitudinale englobe une analyse transversale car la premi\u00e8re visite de la trajectoire longitudinale est la visite au d\u00e9but de l&#039;\u00e9tude. Par cons\u00e9quent, tous les r\u00e9sultats de l\u2019analyse transversale sont disponibles ainsi que les r\u00e9sultats prospectifs uniques de l\u2019analyse longitudinale.<\/p><p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-9944 size-large\" src=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/participants-visits-analyzing-1024x640.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"500\" srcset=\"https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/participants-visits-analyzing-1024x640.png 1024w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/participants-visits-analyzing-300x188.png 300w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/participants-visits-analyzing-768x480.png 768w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/participants-visits-analyzing-1536x960.png 1536w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/participants-visits-analyzing-2048x1280.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/p><p><strong><em>Figure 2. Disponibilit\u00e9 des donn\u00e9es longitudinales dans Enroll-HD<\/em><\/strong><em> <strong>PDS5<\/strong> (version 2020-10-R1).<\/em> <em>Les participants comptent par nombre maximum de visites Enroll-HD (visites de r\u00e9f\u00e9rence et de suivi uniquement\u00a0; visites non programm\u00e9es et contacts t\u00e9l\u00e9phoniques exclus).<\/em> \u00c9chantillon complet repr\u00e9sent\u00e9 (N = 21\u00a0116\u00a0; N manquant = 0).<\/p><p>Dans la recherche sur la MH, l&#039;analyse longitudinale a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour d\u00e9crire l&#039;histoire naturelle de la maladie, en particulier le sch\u00e9ma (ou la trajectoire) des variables cliniques cl\u00e9s au fil du temps (Langbehn et al. 2019\u00a0; Long et al. 2014\u00a0; Paulsen, Smith et Long 2013). L&#039;analyse longitudinale a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour examiner le timing d&#039;\u00e9v\u00e9nements marquants, tels que l&#039;\u00e2ge au moment du diagnostic moteur pour diff\u00e9rentes extensions de CAG (Long et Mills 2018).<\/p><p>L\u2019apport prospectif suppl\u00e9mentaire d\u2019une analyse longitudinale s\u2019accompagne d\u2019une complexit\u00e9 accrue. Les observations r\u00e9p\u00e9t\u00e9es de la m\u00eame personne seront corr\u00e9l\u00e9es et le nombre d'observations variera en raison du fait que les personnes ont rejoint l'\u00e9tude \u00e0 diff\u00e9rents moments de l'histoire (inclusion lointaine ou r\u00e9cente). Ces caract\u00e9ristiques doivent \u00eatre prises en compte \u00e0 l'aide de m\u00e9thodes statistiques avanc\u00e9es, telles que des mod\u00e8les mixtes lin\u00e9aires pour les donn\u00e9es longitudinales (Verbeke et Molenberghs 2009).<\/p><p>Semblable \u00e0 une analyse transversale, une analyse longitudinale peut utiliser des CAP continus ou des groupes de CAP. Par exemple, un analyste pourrait vouloir examiner comment un biomarqueur fluide \u00e9volue au fil du temps en fonction du CAP au d\u00e9but de l\u2019\u00e9tude. Les informations r\u00e9trospectives transversales sur le biomarqueur et la progression peuvent \u00eatre examin\u00e9es avec une analyse d'interception (analyse du point de d\u00e9part), qui se concentre sur la premi\u00e8re visite au d\u00e9but de l'\u00e9tude. De plus, des informations prospectives sur le biomarqueur et la progression peuvent \u00eatre obtenues gr\u00e2ce \u00e0 une analyse de pente (analyse du changement), qui se concentre sur le changement au cours des visites r\u00e9p\u00e9t\u00e9es.<\/p><p>La s\u00e9lection d\u2019une m\u00e9trique temporelle dans l\u2019analyse longitudinale est importante. Diverses \u00e9tudes ont montr\u00e9 que la trajectoire de nombreuses variables cliniques de la MH tout au long de la vie adulte n'est pas lin\u00e9aire. La figure 3 montre un exemple d'UHDRS composite (cUHDRS) suivi au fil du temps. Comme autre exemple, les signes moteurs moyens d'une cohorte avec CAG = 42 commenceront \u00e0 0 ou tr\u00e8s pr\u00e8s de 0 (normal) lorsque les personnes sont au d\u00e9but de la vingtaine, puis augmenteront l\u00e9g\u00e8rement au cours des ann\u00e9es suivantes, puis augmenteront fortement juste avant le diagnostic moteur (Langbehn et al. 2019 ; Long et al. 2014 ; Paulsen et al. 2014). Si l\u2019\u00e2ge est utilis\u00e9 comme mesure du temps, des m\u00e9thodes permettant de traiter les trajectoires non lin\u00e9aires doivent \u00eatre utilis\u00e9es, telles que les polyn\u00f4mes d\u2019\u00e2ge (Long et Ryoo 2010) ou les termes splines (Long et Mills 2018).<\/p><p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-9945 size-large\" src=\"http:\/\/enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/cuhdrs-age-analyzing-1024x682.png\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"533\" srcset=\"https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/cuhdrs-age-analyzing-1024x682.png 1024w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/cuhdrs-age-analyzing-300x200.png 300w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/cuhdrs-age-analyzing-768x512.png 768w, https:\/\/www.enroll-hd.org\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/cuhdrs-age-analyzing.png 1430w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><\/p><p><strong><em>Figure 3.<\/em><\/strong><em> <strong>Modification des scores composites UHDRS (cUHDRS) au fil du temps chez les HDGEC et les individus t\u00e9moins sains.<\/strong> Donn\u00e9es d\u00e9riv\u00e9es de Enroll-HD PDS4\u00a0; version v2018-10-R3.<\/em><\/p><p>Il est int\u00e9ressant de noter que lorsque le changement est examin\u00e9 pour le CAP ou les groupes CAP, il suffit souvent d'utiliser un mod\u00e8le lin\u00e9aire. Rappelons le cloisonnement des groupes de CAP en d\u00e9butant-interm\u00e9diaire-avanc\u00e9. Au sein de chaque section du CAP, l'\u00e9volution sur quelques ann\u00e9es est relativement lin\u00e9aire. Ainsi, chaque groupe CAP peut \u00eatre trait\u00e9 comme une pi\u00e8ce lin\u00e9aire, et lorsque toutes les pi\u00e8ces sont concat\u00e9n\u00e9es c\u00f4te \u00e0 c\u00f4te, le changement entre tous les stades sera non lin\u00e9aire, mais le changement au sein d'un stade sera lin\u00e9aire.<\/p><p>Dans l'analyse longitudinale avec des CAP ou des groupes de CAP, il est recommand\u00e9 d'utiliser le temps \u00e9coul\u00e9 depuis l'entr\u00e9e dans l'\u00e9tude (en ann\u00e9es ou en mois) comme mesure du temps. Le temps 0 est la visite \u00e0 l'entr\u00e9e, qui reconna\u00eet que le CAP prend en compte la progression jusqu'\u00e0 l'entr\u00e9e dans l'\u00e9tude. La progression examin\u00e9e dans l\u2019analyse longitudinale est uniquement la progression observ\u00e9e au cours de l\u2019\u00e9tude et non la progression depuis la naissance.<\/p><p>Enfin, l\u2019analyse du timing d\u2019\u00e9v\u00e9nements marquants repose souvent sur l\u2019utilisation d\u2019un sous-ensemble particulier de participants, comme un sous-ensemble qui n\u2019a pas encore re\u00e7u de diagnostic moteur. L&#039;analyse de survie est souvent utilis\u00e9e pour examiner si la dur\u00e9e entre l&#039;entr\u00e9e dans l&#039;\u00e9tude et un \u00e9v\u00e9nement marquant tel qu&#039;un diagnostic moteur peut \u00eatre pr\u00e9dite par le CAP ou d&#039;autres variables mesur\u00e9es au d\u00e9but de l&#039;\u00e9tude (Long et Paulsen 2015\u00a0; Long et al. 2017).<\/p><p>Les informations variables utilis\u00e9es dans une analyse de survie correspondent au moment de l'\u00e9v\u00e9nement, ou au dernier moment consign\u00e9 dans l'\u00e9tude pour ceux qui n'ont pas v\u00e9cu l'\u00e9v\u00e9nement, et la variable pr\u00e9dictive au d\u00e9but de l'\u00e9tude. Bien que toutes les variables essentielles soient collect\u00e9es lors de toutes les visites, les informations suppl\u00e9mentaires ne sont souvent pas utilis\u00e9es. De plus, les participants qui ont d\u00e9j\u00e0 eu l'\u00e9v\u00e9nement d'int\u00e9r\u00eat (tel qu'un diagnostic moteur) avant leur inclusion dans l'\u00e9tude sont g\u00e9n\u00e9ralement exclus de l'analyse. Un tel filtrage peut \u00eatre justifi\u00e9 si des personnes et\/ou des observations sont exclues de mani\u00e8re al\u00e9atoire afin que les informations restantes soient repr\u00e9sentatives des informations omises. Mais il existe des sc\u00e9narios dans lesquels le filtrage peut conduire \u00e0 un biais dans les r\u00e9sultats. Des m\u00e9thodes statistiques visant \u00e0 maximiser l'utilisation de toutes les donn\u00e9es disponibles continuent d'\u00eatre d\u00e9velopp\u00e9es (voir Long et Mills 2018), et l'analyste est encourag\u00e9 \u00e0 r\u00e9fl\u00e9chir aux implications de tout filtrage de la base de donn\u00e9es.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91e5868 elementor-widget elementor-widget-spacer\" data-id=\"91e5868\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"spacer.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-spacer\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-spacer-inner\"><\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1dfcaed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1dfcaed\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p><strong><em>Les r\u00e9f\u00e9rences<\/em><\/strong><\/p><p>Hong, PE, ME MacDonald, VC Wheeler, L. Jones, P. Holmans, M. Orth, DG Monckton et coll. 2020. \u00ab Pathogen\u00e8se de la maladie de Huntington : deux composantes s\u00e9quentielles \u00bb. <em>Journal de la maladie de Huntington<\/em>.<\/p><p>Keum, JW, A. Shin, T. Gillis, JS Mysore, KA Elneel, D. Lucente, T. Hadzi et al. 2017. \u00abLa mutation HTT Cag-Expansion d\u00e9termine l&#039;\u00e2ge au d\u00e9c\u00e8s mais pas la dur\u00e9e de la maladie de Huntington.\u00bb <em>Le Journal am\u00e9ricain de g\u00e9n\u00e9tique humaine<\/em> 98\u00a0:\u00a0287-98.<\/p><p>Landwehrmeyer, BG, C. Fitter-Attas, J. Giuliano et et al. 2016. \u00ab\u00a0Analyse des donn\u00e9es de Enroll-HD, une plateforme mondiale de recherche clinique sur la maladie de Huntington.\u00a0\u00bb <em>Pratique clinique des troubles du mouvement<\/em> 4\u00a0:\u00a0212-224.<\/p><p>Langbehn, DR, MR Hayden et JS Paulsen. 2010. \u00ab\u00a0Dur\u00e9e de r\u00e9p\u00e9tition CAG et \u00e2ge d&#039;apparition de la maladie de Huntington (HD), une \u00e9tude d&#039;examen et de validation des approches statistiques.\u00a0\u00bb <em>Journal am\u00e9ricain de g\u00e9n\u00e9tique m\u00e9dicale, partie B<\/em> 153\u00a0:\u00a0397-408.<\/p><p>Langbehn, DR, JC Stout, S. Gregory, JA Mills, A. Durr, BR Leavitt, RAC Roos et al. 2019. \u00ab Association des r\u00e9p\u00e9titions CAG avec une progression \u00e0 long terme de la maladie de Huntington \u00bb. <em>JAMA Neurologie<\/em> 76\u00a0: 1375-1385.<\/p><p>Lee, JM, EM Ramos, JH Lee, T. Gillis, JS Mysore, MR Hayden, SC Warby et al. 2012. \u00ab L\u2019expansion des r\u00e9p\u00e9titions CAG dans la maladie de Huntington d\u00e9termine l\u2019\u00e2ge d\u2019apparition de mani\u00e8re enti\u00e8rement dominante. \u00bb <em>Neurologie<\/em> 78\u00a0:\u00a0690-95.<\/p><p>Leoni, V., JD Long, JA Mills, S. Di Donato et JS Paulsen. 2013. \u00ab Corr\u00e9lation plasmatique 24S-hydroxycholest\u00e9rol avec les marqueurs de la progression de la maladie de Huntington \u00bb. <em>Neurobiologie des maladies<\/em> 55\u00a0:\u00a037-43.<\/p><p>Long, JD et JA Mills. 2018. \u00ab\u00a0Mod\u00e9lisation conjointe de donn\u00e9es longitudinales multivari\u00e9es et de donn\u00e9es de survie dans plusieurs \u00e9tudes observationnelles sur la maladie de Huntington\u00a0\u00bb. <em>M\u00e9thodologie de recherche m\u00e9dicale<\/em> 18\u00a0: 138-53.<\/p><p>Long, JD, JA Mills, BR Leavitt, A. Durr, RA Roos, JC Stout, R. Reilmann et al. 2017. \u00ab\u00a0Points finaux de survie pour les essais sur la maladie de Huntington avant un diagnostic moteur.\u00a0\u00bb <em>JAMA Neurologie<\/em> 74\u00a0: 1-9.<\/p><p>Long, JD et JS Paulsen. 2015. \u00ab Pr\u00e9diction multivari\u00e9e du diagnostic moteur dans la maladie de Huntington\u00a0: 12 ans de PREDICT-HD. \u00bb <em>Troubles du mouvement<\/em> 12\u00a0:\u00a01664-1672.<\/p><p>Long, JD, JS Paulsen, K. Marder, Y. Zhang, J. Kim et JA Mills. 2014. \u00ab\u00a0Suivi des d\u00e9ficiences motrices dans la progression de la maladie de Huntington.\u00a0\u00bb <em>Troubles du mouvement<\/em> 29\u00a0: 311-19.<\/p><p>Long, JD et J. Ryoo. 2010. \u00ab Utilisation de polyn\u00f4mes fractionnaires pour mod\u00e9liser des tendances non lin\u00e9aires dans les donn\u00e9es longitudinales \u00bb. <em>Journal britannique de psychologie math\u00e9matique et statistique<\/em> 63\u00a0:\u00a0177-203.<\/p><p>Paulsen, JS, JD Long, CA Ross, DL Harrington, CJ Erwin, JK Williams, HJ Westervelt et al. 2014. \u00ab Pr\u00e9diction de la maladie de Huntington manifeste avec des mesures cliniques et d&#039;imagerie : une \u00e9tude observationnelle prospective. \u00bb <em>Neurologie Lancet<\/em> 13\u00a0: 1193-1201.<\/p><p>Paulsen, JS, MM Smith et JD Long. 2013. \u00ab\u00a0D\u00e9clin cognitif des implications de la maladie prodromique de Huntington pour les essais cliniques.\u00a0\u00bb <em>Journal de neurologie, neurochirurgie et psychiatrie<\/em> 84\u00a0:\u00a01233\u20139.<\/p><p>Penney, JB, JP Vonsattel, ME MacDonald, JF Gusella et RH Myers. 1997. \u00ab\u00a0Le nombre de r\u00e9p\u00e9titions CAG r\u00e9git le taux de d\u00e9veloppement de la pathologie dans la maladie de Huntington.\u00a0\u00bb <em>Annales de neurologie<\/em> 41\u00a0:\u00a0689-92.<\/p><p>Ross, CA, EH Aylward, EJ Wild, DR Langbehn, JD Long, JH Warner, RI Scahill et al. 2014. \u00abHistoire naturelle de la maladie de Huntington, biomarqueurs et perspectives th\u00e9rapeutiques\u00bb. <em>Nature Reviews Neurologie<\/em> 10\u00a0: 204-16.<\/p><p>Tabrizi, SJ, RI Scahill, G. Owen, A. Durr, BR Leavitt, RA Roos, B. Borowsky et al. 2013. \u00ab Pr\u00e9dicteurs de la progression ph\u00e9notypique et de l&#039;apparition de la maladie dans la maladie de Huntington pr\u00e9manifeste et \u00e0 un stade pr\u00e9coce dans l&#039;analyse de l&#039;\u00e9tude TRACK-HD de donn\u00e9es d&#039;observation sur 36 mois. \u00bb <em>Neurologie Lancet<\/em> 12\u00a0:\u00a0637-649.<\/p><p>Verbeke, G. et G. Molenberghs. 2009. <em>Mod\u00e8les mixtes lin\u00e9aires pour les donn\u00e9es longitudinales<\/em>. New York : Springer-Verlag.<\/p><p>Warner, JH, JD Long, JA Mills, DR Langbehn, J. Ware, A. Mohan et C. Sampaio. 2020. \u00ab\u00a0Standardisation du score CAP dans la maladie de Huntington\u00a0I\u00a0: Pr\u00e9dire l&#039;\u00e2ge au d\u00e9but.\u00a0\u00bb<\/p><p>Zhang, Y., JD Long, JA Mills, JH Warner, W. Lu et JS Paulsen. 2011. \u00ab\u00a0Indexation de la progression de la maladie au d\u00e9but de l&#039;\u00e9tude aupr\u00e8s des personnes \u00e0 risque de d\u00e9velopper la maladie de Huntington.\u00a0\u00bb <em>American Journal of Medical Genetics Partie B G\u00e9n\u00e9tique neuropsychiatrique<\/em> 156\u00a0:\u00a0751-63.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Pour les chercheurs Outils d&#039;analyse des donn\u00e9es Caract\u00e9ristiques particuli\u00e8res des donn\u00e9es HD \u00c2ge et longueur du CAG dans l&#039;analyse des donn\u00e9es HD Comment prendre en compte l&#039;\u00e2ge et le CAG dans l&#039;analyse statistique des donn\u00e9es HD. La MH de fond se d\u00e9veloppe avec le temps, avec des signes et sympt\u00f4mes apparaissant g\u00e9n\u00e9ralement vers la quarantaine (Ross et al. 2014). 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