The Prevalence and Incidence of Frontotemporal Dementia: a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-based prevalence and incidence studies are essential for understanding the burden of frontotemporal dementia (FTD). METHODS: The MEDLINE and EMBASE databases were searched to identify population-based publications from 1985 to 2012, addressing the incidence and/or prevalence of FTD. References of included articles and prior systematic reviews were searched for additional studies. Two reviewers screened all abstracts and full-text reviews, abstracted data and performed quality assessments. RESULTS: Twenty-six studies were included. Methodological limitations led to wide ranges in the estimates for prevalence (point prevalence 0.01-4.6 per 1000 persons; period prevalence 0.16-31.04 per 1000 persons) and incidence (0.0-0.3 per 1000 person-years). FTD accounted for an average of 2.7% (range 0-9.1%) of all dementia cases among prevalence studies that included subjects 65 and older compared to 10.2% (range 2.8-15.7%) in studies restricted to those aged less than 65. The cumulative numbers of male (373 [52.5%]) and female (338 [47.5%]) cases from studies reporting this information were nearly equal (p=0.18). The behavioural variant FTD (bvFTD) was almost four times as common as the primary progressive aphasias. CONCLUSIONS: Population-based estimates for the epidemiology of FTD varied widely in the included studies. Refinements in the diagnostic process, possibly by the use of validated biomarkers or limiting case ascertainment to specialty services, are needed to obtain more precise estimates of the prevalence and incidence of FTD.
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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 | 0,011 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».