Les résultats d’une étude utilisant les données d’une cohorte de 6366 patients suggèrent que la progression de la SLA avec des facteurs pronostiques liés au péage a un effet plus fort sur les trajectoires temporelles de passage des péages de la SLA par rapport aux facteurs pronostiques standard.1
Les chercheurs ont noté que les facteurs qui affectent la variabilité de la progression de la SLA en fonction des trajectoires temporelles des événements cliniques liés à la SLA sont importants à comprendre pour les soins individualisés de la SLA. Par exemple, les patients dont la parole était normale au niveau 0 du péage avaient moins de 10 % de probabilité de perdre la parole dans l’année lors de la première visite.1 En comparaison, les patients avec un niveau de péage de 1 avec troubles de la parole avaient une probabilité augmentée à 23 % avec une déglutition précoce et une altération des jambes. De plus, il y avait également une augmentation de la probabilité à 50 % avec des troubles de la déglutition et une fonction normale des jambes pour les patients au niveau 1 du péage.
Les résultats ont été présentés sous forme de résumé à la Réunion annuelle 2022 de l’Association américaine de médecine neuromusculaire et électrodiagnostique, tenue du 21 au 24 septembre à Nashville, Tennessee, par Haoran Wu, PhD, professeur agrégé à l’Université de Waterloo, et ses collègues. Lors de la première visite, le niveau de déficience dans un segment a eu un impact sur la progression ultérieure de la SLA dans ce segment. De plus, la vitesse de progression caractérisée de la SLA a révélé dans les résultats que les péages affectaient la combinaison de segments ou le phénotype lors de la première visite.
L’étude s’est concentrée sur la progression de la SLA en fonction du moment de plusieurs événements critiques, autrement connus sous le nom de barrières de péage de la SLA, en augmentant les données des patients avec des informations transmises par la barrière de péage en utilisant une classification binaire. Les données des patients provenaient de la base de données Pooled Resource Open-Access ALS Clinical Trials, et les trajectoires temporelles de passage des péages ALS ont été dérivées à l’aide d’analyses de Kaplan – Meier censurées par intervalle. Les chercheurs ont utilisé un test du log-rank pour identifier les facteurs pronostiques significatifs dans la progression de la SLA et ses voies. De plus, une classification basée sur un arbre de décision a été appliquée pour spécifier les différents types de phénotypes de SLA. La classification par les péages a également montré les différentes agressivités de la progression de la maladie.
Wu et ses collègues ont écrit que la future recherche devrait « prendre en compte tous les facteurs de risque pour caractériser les groupes à risque avec une agressivité de progression différente, ce qui pourrait mieux prédire la progression individualisée de la SLA et faciliter la prise de décision partagée ».
Des recherches antérieures sur le potentiel des systèmes d’étape de péage ALS suggèrent des avantages similaires. En 2019, Dalgiç et al ont rapporté que ce modèle de stadification “peut informer les patients SLA de leur probabilité individualisée d’avoir des handicaps critiques et des besoins d’appareils fonctionnels” tels que la dépendance au fauteuil roulant ou à la ventilation, ou la nécessité d’un déambulateur, d’un fauteuil roulant ou d’appareils de communication .2 De plus, leurs données suggéraient que les patients atteints de SLA présentaient des voies non uniformes, indiquant que la probabilité de franchir un péage différait en fonction des segments affectés lors de la visite initiale.
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