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Enregistrement W2981254264 · doi:10.1016/j.jalz.2019.06.2736

P2‐329: TRACKING WHITE MATTER DEGENERATION IN ASYMPTOMATIC AND SYMPTOMATIC <i>MAPT</i> MUTATION CARRIERS WITH DTI

2019· article· en· W2981254264 sur OpenAlexaff
Qin Chen, Bradley F. Boeve, Christopher G. Schwarz, Robert I. Reid, Nirubol Tosakulwong, Timothy G. Lesnick, Jessica Bove, Patrick Brannelly, Danielle Brushaber, Giovanni Coppola, Christina Dheel, Brad C. Dickerson, Susan Dickinson, Kelley Faber, Julie A. Fields, Jamie Fong, Tatiana M. Foroud, Leah K. Forsberg, Ralitza H. Gavrilova, Debra Gearhart, Nupur Ghoshal, Jill Goldman, Jonathan Graff‐Radford, Neill R. Graff‐Radford, Murray Grossman, Dana Haley, Hilary W. Heuer, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Edward D. Huey, David J. Irwin, Clifford R. Jack, David T. Jones, Lynne C. Jones, Anna M. Karydas, David S. Knopman, John Kornak, Joel H. Kramer, Walter K. Kremers, Walter A. Kukull, Maria I. Lapid, Diane Lucente, Codrin Lungu, Ian R. Mackenzie, Masood Manoochehri, Scott McGinnis, Bruce L. Miller, Rodney Pearlman, Leonard Petrucelli, Madeline Potter, Rosa Rademakers, Eliana Marisa Ramos, Katherine P. Rankin, Katya Rascovsky, Pheth Sengdy, Leslie M. Shaw, Jeremy A. Syrjanen, Nadine Tatton, Joanne Taylor, Arthur W. Toga, John Q. Trojanowski, Sandra Weıntraub, Bonnie Wong, Adam L. Boxer, Howard J. Rosen, Zbigniew K. Wszołek, Kejal Kantarci

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptomaticAsymptomatic carrierWhite matterFractional anisotropyDiffusion MRIFrontotemporal lobar degenerationMedicineFrontotemporal dementiaPathologyInternal medicineDementiaMagnetic resonance imagingRadiologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White matter injury caused by tau pathology is commonly observed in postmortem examinations of genetic and sporadic cases of patients with frontotemporal lobar degeneration. The objective of this study was to investigate the patterns and trajectories of white matter (WM) diffusion abnormalities in microtubule-associated protein tau (MAPT) mutations carriers. We studied 22 MAPT mutation carriers (12 asymptomatic, 10 symptomatic) and 20 non-carriers from 8 individual families, who underwent diffusion tensor imaging (DTI) and were followed annually (median=4 years) from the Longitudinal Evaluation of Familial Frontotemporal Dementia Subjects Study at the Mayo Clinic sites. Cross-sectional and longitudinal changes in mean diffusivity (MD) and fractional anisotropy (FA) were analyzed. The mean of the tract-based values derived from white matter John's Hopkins University atlas combing the right and left hemispheric regions were determined. We ranked the 43 regions of interest according to the area-under-the-receiver-operating-characteristics curves for distinguishing asymptomatic and symptomatic MAPT mutation carriers from non-carriers using baseline MD and FA values. The association of MD and FA values with time to expected age of onset and time past age of onset were tested using multiple linear regression analysis after adjusting for age. To assess the longitudinal abnormalities, the annual changes in MD and FA were modeled to compare MAPT mutation carriers to non-carriers using linear mixed-effect models. We found that elevated MD in the entorhinal white matter is present as early as the asymptomatic stage in MAPT mutation carriers (p=0.046), which propagated to the limbic tracts and frontotemporal projections in the symptomatic stage compared to non-carriers (Figure 1). Reduced FA (p<0.001) and increased MD (p=0.004) in the entorhinal white matter were associated with the proximity to estimated and actual age of symptom onset. The annualized change of entorhinal MD on serial DTI was accelerated in MAPT mutation carriers compared to non-carriers (p=0.002, Figure 2).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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