Education modulates brain maintenance in presymptomatic frontotemporal dementia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitively engaging lifestyles have been associated with reduced risk of conversion to dementia. Multiple mechanisms have been advocated, including increased brain volumes (ie, brain reserve) and reduced disease progression (ie, brain maintenance). In cross-sectional studies of presymptomatic frontotemporal dementia (FTD), higher education has been related to increased grey matter volume. Here, we examine the effect of education on grey matter loss over time. METHODS: Two-hundred twenty-nine subjects at-risk of carrying a pathogenic mutation leading to FTD underwent longitudinal cognitive assessment and T1-weighted MRI at baseline and at 1 year follow-up. The first principal component score of the graph-Laplacian Principal Component Analysis on 112 grey matter region-of-interest volumes was used to summarise the grey matter volume (GMV). The effects of education on cognitive performances and GMV at baseline and on the change between 1 year follow-up and baseline (slope) were tested by Structural Equation Modelling. RESULTS: Highly educated at-risk subjects had better cognition and higher grey matter volume at baseline; moreover, higher educational attainment was associated with slower loss of grey matter over time in mutation carriers. CONCLUSIONS: This longitudinal study demonstrates that even in presence of ongoing pathological processes, education may facilitate both brain reserve and brain maintenance in the presymptomatic phase of genetic 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».