Neuropsychological differentiation of late onset schizophrenia and frontotemporal dementia
Notice bibliographique
Résumé
Frontaltemporal dementia (FTD) and schizophrenia are characterised by disturbances in cognition, personality, behaviour, and social functioning often leading to a decline in activities in daily living. Deterioration of comportment and disturbances in attention are typical in both disorders and manifest behaviourally in terms of withdrawal, isolation, lack of volition, emotional unresponsiveness, and poverty of speech. Accordingly, the considerable overlap in behavioural expression between patients with schizophrenia and FTD makes a differential diagnosis difficult. This different diagnosis is especially difficult when the age of onset of schizophrenia is late (i.e., 45 +). The purpose of this study was to identify which neuropsychological tests best differentiate patients with late onset schizophrenia from patients with FTD. Hence, neurocognitive test results from a total of 12 patients with FTD and 32 patients with schizophrenia were analysed using test sensitivity statistics (i.e., Cohen's U2% overlap). The results support a test battery composed of the WAIS-R Vocabulary, Information, Digit Span, and Comprehension subtests, and the Hooper Visual Organisation test as being the most sensitive measures to diagnostic differentiation between patients with FTD and those with late onset schizophrenia.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».