Apathy: a neurocircuitry model based on frontotemporal dementia
Notice bibliographique
Résumé
Apathy is a symptom shared among many neurological and psychiatric disorders. However, the underlying neurocircuitry remains incompletely understood. Apathy is one of the core features of behavioural variant frontotemporal dementia (bvFTD), a neurodegenerative disease presenting with heterogeneous combinations of socioaffective symptoms and executive dysfunction. We reviewed all neuroimaging studies of apathy in frontotemporal dementia (FTD) attempting to refine a neurocircuitry model and inform clinical definitions. Levels of apathy have been consistently shown to correlate with the severity of executive dysfunctions across a wide range of diseases, including FTD. Some authors view 'energisation'-the loss of which is central in apathy-as a core executive function. Apathy in FTD is most robustly associated with atrophy, hypometabolism and/or hypoperfusion in the dorsolateral prefrontal cortex, the anterior and middle cingulate cortex, the orbitofrontal cortex and the medial and ventromedial superior frontal gyri. Data also suggest that abnormalities in connecting white matter pathways and functionally connected more posterior cortical areas could contribute to apathy. There is a lack of consistency across studies due to small samples, lenient statistical thresholds, variable measurement scales and the focus on apathy as a unitary concept. Integrating findings across studies, we revise a neurocircuitry model of apathy divided along three subcomponents (cognition/planning, initiation, emotional-affective/motivation) with specific neuroanatomical and cognitive substrates. To increase consistency in clinical practice, a recommendation is made to modify the bvFTD diagnostic criteria of apathy/inertia. More generally, we argue that bvFTD constitutes a disease model to study the neurocircuitry of complex behaviours as a 'lesion-based' approach to neuropsychiatric symptoms observed across diagnostic categories.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».