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Enregistrement W2981258327 · doi:10.1016/j.jalz.2019.06.1047

P1‐442: WHITE MATTER HYPERINTENSITIES AND COGNITIVE DECLINE IN FRONTO‐TEMPORAL DEMENTIA VARIANTS

2019· article· en· W2981258327 sur OpenAlexaff
Mahsa Dadar, Ana L. Manera, Simon Ducharme, D. Louis Collins

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBrain Tumor Detection and Classification
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaHyperintensityCohortPsychologySemantic dementiaDementiaBoston Naming TestNeuroimagingFluid-attenuated inversion recoveryAudiologyCognitive declineNeuropsychologyFrontotemporal lobar degenerationCognitionCardiologyMedicineNeuroscienceMagnetic resonance imagingInternal medicineDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

White matter hyperintensities (WMHs) are areas of increased signal on FLAIR images which indicate the presence of small-vessel disease in the brain. They are associated with increased cognitive deficits in aging as well as Alzheimer's disease. We investigated the differences in WMH burden between variants of frontotemporal dementia (i.e. behavioral, semantic, and progressive non-fluent aphasia abbreviated as bv-FTD, sv-FTD, and pnfa-FTD) and their relation to cognitive decline. Longitudinal imaging/clinical data were obtained from the frontotemporal lobar degeneration neuroimaging initiative (NIFD) dataset for normal controls, individuals with bv-FTD, sv-FTD, and pnfa-FTD (NControl=120,Nbv-FTD=59,Nsv-FTD=35,Npnfa-FTD=30). WMHs were segmented using a previously validated pipeline based on location and intensity features from T1w and FLAIR images [Dadar et al., NeuroImage 2017]. WMH volumes were calculated per each brain lobe and hemisphere. Mixed-effects models were used to assess the WMH differences between controls and FTD patients (Model 1: WMH∼1+Cohort+Age+1|ID+1|Site) and their effect on cognition, as measured by the Mini-Mential State Examination (MMSE) scores (Model 2: MMSE∼1+ WMH+Cohort+WMH:Cohort+Age+1|ID+1|Site). In Model 1, the variable of interest was Cohort (i.e. Control vs bv-FTD, sv-FTD, and pnfa-FTD). In Model 2, the variable of interest was the interaction between Cohort and WMH load, denoted by WMH:Cohort. ID and Site were considered as categorical random effects. WMHs increased significantly with age for all lobes (p<0.01). Compared to controls, bv-FTD patients had significantly higher WMH loads in the frontal (βRight=0.805,pRight<0.0001, βLeft=0.796,pLeft<0.0001), parietal (βRight=0.647,pRight<0.0001, βLeft=0.411,pLeft=0.002), and occipital lobes (βRight=0.345,pRight=0.01, βLeft=0.302,pLeft=0.02), sv-FTD patients had higher WMH loads in the parietal (βRight=0.465,pRight=0.002, βLeft=0.373,pLeft=0.02) and left frontal (βLeft=0.325,pLeft=0.03) and temporal (βRight=0.288,pRight=0.05, βLeft=0.469,pLeft=0.003) lobes, and pnfa-FTD patients had higher WMH loads in the right parietal lobe (βRight=0.423,pRight=0.009) (Fig.1). Compared to controls, decrease in MMSE was associated with increased WMH load in frontal lobe in bv-FTD (βRight=−0.309,pRight=0.001, βLeft=−0.373,pLeft=0.0001) and pnfa-FTD patients (βRight=−0.686,pRight<0.0001, βLeft=−0.685,pLeft<0.0001), as well as parietal lobe in pnfa-FTD patients (βRight=−0.443,pRight=0.02, βLeft=−0.449,pLeft=0.001), and right parietal lobe in bv-FTD patients (βRight=−0.215,pRight=0.02) (Fig.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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
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