Distinct clinical and pathological phenotypes in frontotemporal dementia associated with MAPT, PGRN and C9orf72 mutations
Notice bibliographique
Résumé
Our objective was to compare the clinical and pathological characteristics of frontotemporal dementia patients with MAPT, GRN and C9orf72 gene mutations. We carried out a cross-sectional comparative study of 74 gene-positive patients (15 MAPT, 17 GRN and 42 C9orf72). Thirty had post mortem pathological data permitting clinico-pathological correlation. MAPT patients were younger than other groups, and showed more frequent behavioural disinhibition, repetitive and stereotyped behaviours, semantic impairment and temporal predominance of atrophy. GRN patients were older at death and more likely to present with non-fluent aphasia. C9orf72 patients alone showed a co-occurrence of ALS. They showed more psychotic symptoms and irrational behaviour, yet were more often reported clinically as socially appropriate and warm. They showed less dietary change than other groups. C9orf72 patients with and without ALS differed only in frequency of psychosis. Greater clinical overlap was observed between GRN and C9orf72 compared to MAPT cases. MAPT cases had tau and GRN and C9orf72, with one exception, TDP-43 pathology. Non-fluent aphasia was linked to TDP subtype A in both GRN and C9orf72 cases and ALS with subtype B. In conclusion, the findings reinforce clinical heterogeneity in FTD and strengthen evidence that genotype influences clinical presentation. Clinical features may inform targeted genetic testing.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».