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Enregistrement W2074620505 · doi:10.1186/s13195-014-0071-4

Differentiating between visual hallucination-free dementia with Lewy bodies and corticobasal syndrome on the basis of neuropsychology and perfusion single-photon emission computed tomography

2014· article· en· W2074620505 sur OpenAlexafffund
Michael R Misch, Sara Mitchell, P.L. Francis, Kayla Sherborn, Katayoun Meradje, Alicia A. McNeely, Kie Honjo, Jiali Zhao, Christopher J.M. Scott, Curtis B. Caldwell, Lisa Ehrlich, Prathiba Shammi, Bradley J. MacIntosh, Juan M. Bilbao, Anthony E. Lang, Sandra E. Black, Mario Masellis

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesParkinson Society CanadaUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchTeva Pharmaceutical IndustriesMinistero dello Sviluppo EconomicoSunnybrook FoundationHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésDementia with Lewy bodiesCorticobasal degenerationLewy bodyPsychologyNeuropsychologyDementiaAudiologyPathologyMedicineNeuroscienceCognitionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Dementia with Lewy bodies (DLB) and Corticobasal Syndrome (CBS) are atypical parkinsonian disorders with fronto-subcortical and posterior cognitive dysfunction as common features. While visual hallucinations are a good predictor of Lewy body pathology and are rare in CBS, they are not exhibited in all cases of DLB. Given the clinical overlap between these disorders, neuropsychological and imaging markers may aid in distinguishing these entities. METHODS: Prospectively recruited case-control cohorts of CBS (n =31) and visual hallucination-free DLB (n =30), completed neuropsychological and neuropsychiatric measures as well as brain perfusion single-photon emission computed tomography and structural magnetic resonance imaging (MRI). Perfusion data were available for forty-two controls. Behavioural, perfusion, and cortical volume and thickness measures were compared between the groups to identify features that serve to differentiate them. RESULTS: The Lewy body with no hallucinations group performed more poorly on measures of episodic memory compared to the corticobasal group, including the delayed and cued recall portions of the California Verbal Learning Test (F (1, 42) =23.1, P <0.001 and F (1, 42) =14.0, P =0.001 respectively) and the delayed visual reproduction of the Wechsler Memory Scale-Revised (F (1, 36) =9.7, P =0.004). The Lewy body group also demonstrated reduced perfusion in the left occipital pole compared to the corticobasal group (F (1,57) =7.4, P =0.009). At autopsy, the Lewy body cases all demonstrated mixed dementia with Lewy bodies, Alzheimer's disease and small vessel arteriosclerosis, while the corticobasal cases demonstrated classical corticobasal degeneration in five, dementia with agyrophilic grains + corticobasal degeneration + cerebral amyloid angiopathy in one, Progressive Supranuclear Palsy in two, and Frontotemporal Lobar Degeneration-Ubiquitin/TAR DNA-binding protein 43 proteinopathy in one. MRI measures were not significantly different between the patient groups. CONCLUSIONS: Reduced perfusion in the left occipital region and worse episodic memory performance may help to distinguish between DLB cases who have never manifested with visual hallucinations and CBS at earlier stages of the disease. Development of reliable neuropsychological and imaging markers that improve diagnostic accuracy will become increasingly important as disease modifying therapies become available.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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