A longitudinal study of language decline in Alzheimer's disease and frontotemporal dementia
Notice bibliographique
Résumé
Language decline is usually the fastest and predominant change in primary progressive aphasia (PPA). In Alzheimer's disease (AD), it is usually associated with global cognitive deficits. Decreased speech output, reduced conversational initiation, echolalia, and changes in the pragmatics of conversation are seen in the behavioral variant of frontotemporal dementia (FTD-bv), however, the evolution of language disturbance in FTD-bv patients is rarely examined systematically with a standardized language battery. We aimed to longitudinally track the nature of language change in FTD-bv, PPA, and AD using a standardized measure of language functioning. We also explored the nature of language deficits between semantic dementia (SD) patients and the fluent subgroup of PPA patients. The Western Aphasia Battery was administered to 105 AD, 20 FTD-bv, 54 PPA, and 10 SD patients on 2 occasions with approximately 1 year between assessments. Ninety-nine of these patients were examined an additional year. FTD-bv and PPA patients showed a faster language decline than AD patients. The eventual overlap in language functioning in FTD-bv and PPA suggests that these syndromes belong to the same spectrum of disorders. In conclusion, longitudinal language assessment provides us with a unique understanding of the evolution and progression of language deterioration in various dementias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».