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Enregistrement W1994036835 · doi:10.2147/ndt.s38706

Frontotemporal lobar degeneration: current perspectives

2014· review· en· W1994036835 sur OpenAlexaff
Alexander Kurz, Lina Riedl, Ian R. Mackenzie, Hans Förstl, Janine Diehl‐Schmid

Notice bibliographique

RevueNeuropsychiatric Disease and Treatment · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal lobar degenerationMedicineC9orf72Frontotemporal dementiaPopulationPrimary progressive aphasiaNeuropathologyAtrophyProgressive supranuclear palsyNeuropsychologyPathologyTauopathyTau proteinDementiaNeuroscienceDiseaseAlzheimer's diseaseNeurodegenerationPsychiatryCognitionPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term frontotemporal lobar degeneration (FTLD) refers to a group of progressive brain diseases, which preferentially involve the frontal and temporal lobes. Depending on the primary site of atrophy, the clinical manifestation is dominated by behavior alterations or impairment of language. The onset of symptoms usually occurs before the age of 60 years, and the mean survival from diagnosis varies between 3 and 10 years. The prevalence is estimated at 15 per 100,000 in the population aged between 45 and 65 years, which is similar to the prevalence of Alzheimer's disease in this age group. There are two major clinical subtypes, behavioral-variant frontotemporal dementia and primary progressive aphasia. The neuropathology underlying the clinical syndromes is also heterogeneous. A common feature is the accumulation of certain neuronal proteins. Of these, the microtubule-associated protein tau (MAPT), the transactive response DNA-binding protein, and the fused in sarcoma protein are most important. Approximately 10% to 30% of FTLD shows an autosomal dominant pattern of inheritance, with mutations in the genes for MAPT, progranulin (GRN), and in the chromosome 9 open reading frame 72 (C9orf72) accounting for more than 80% of familial cases. Although significant advances have been made in recent years regarding diagnostic criteria, clinical assessment instruments, neuropsychological tests, cerebrospinal fluid biomarkers, and brain imaging techniques, the clinical diagnosis remains a challenge. To date, there is no specific pharmacological treatment for FTLD. Some evidence has been provided for serotonin reuptake inhibitors to reduce behavioral disturbances. No large-scale or high-quality studies have been conducted to determine the efficacy of non-pharmacological treatment approaches in FTLD. In view of the limited treatment options, caregiver education and support is currently the most important component of the clinical 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations111
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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