Topographical Patterns of Lobar Atrophy in Frontotemporal Dementia and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: Fronto-temporal dementia (FTD) designates a group of relatively common neurodegenerative disorders. The aim of this study was to characterize the patterns of brain atrophy in FTD compared to Alzheimer's disease (AD). METHODS: A novel semiautomatic volumetric MRI analysis method was applied to measure regional brain volumes in FTD (n = 15; behavioural variant n = 9, language variant n = 6) in contrast with AD patients (n = 15) and age-matched controls (NC) (n = 15). FTD and AD patients were matched on demographic measures and Mini Mental State Examination scores. RESULTS: Significant atrophy was present in the frontal and anterior temporal lobes of subjects with FTD compared to AD (p = 0.02; effect size = 1.11) and compared to NC (p < 0.001; effect size = 1.86). Severe atrophy of the left anterior temporal region distinguished the language variant. AD patients, by contrast, did not differ from NC for frontal lobe volume but had smaller anterior temporal lobes (p = 0.03). Both dementia groups had medial temporal lobe atrophy of similar magnitude. A logistic regression model including 4 regional measures correctly classified 100% of subjects. CONCLUSION: FTD can be reliably differentiated from AD by virtue of a topographical pattern of atrophy involving the frontal lobes and anterior temporal regions. Medial temporal lobe volumes do not distinguish FTD from AD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».