Behavioral Quantitation Is More Sensitive Than Cognitive Testing in Frontotemporal Dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare behavioral and cognitive testing in the clinical diagnosis of frontotemporal dementia (FTD). METHODS: A clinically defined cohort of FTD (n = 52) is compared with 52 Alzheimer disease (AD) patients on a Frontal Behavioral Inventory (FBI) and cognitive tests (e.g., Mini-Mental State Examination, Mattis Dementia Rating Scale, Western Aphasia Battery, Wechsler Intelligence Scale, Wechsler Memory Scale). Fourteen patients with FTD had autopsy confirmation, and their tests are also compared with the rest of the FTD population. RESULTS: The FTD and AD groups were matched in sex, duration, and severity of dementia. The total scores on the FBI showed the largest difference. Mini-Mental State Examination and Mattis Dementia Rating Scale total scores did not discriminate between the two groups. Memory subscores were lower in the AD group, and conceptualization and language-related scores were worse in the FTD group. Milder and earlier affected patients, who could carry on a large battery of neuropsychological tests, were much better distinguished by the FBI scores on discriminant function analysis. In contrast to 78% by the cognitive tests, 98% of the FTD and AD patients were differentiated by the FBI. CONCLUSIONS: Although memory scores were lower in AD and language scores in the FTD population, many of the cognitive tests do not distinguish between FTD and AD. On the other hand, a behavioral inventory is a useful adjunct in the diagnosis of FTD. Postmortem validation was carried out in a sizeable subset of the population, showing similar behavioral and cognitive data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».