Revised Self-Monitoring Scale
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective</h3> To investigate whether the Revised Self-Monitoring Scale (RSMS), an informant measure of socioemotional sensitivity, is a potential clinical endpoint for treatment trials for patients with behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD). <h3>Methods</h3> We investigated whether RSMS informant ratings reflected disease severity in 475 participants (71 bvFTD mutation+, 154 bvFTD mutation−, 12 behavioral mild cognitive impairment [MCI] mutation+, 98 asymptomatic mutation+, 140 asymptomatic mutation−). In a subset of 62 patients (20 bvFTD mutation+, 35 bvFTD mutation−, 7 MCI mutation+) who had at least 2 time points of T1-weighted images available on the same 3T scanner, we examined longitudinal changes in RSMS score over time and its correspondence to progressive gray matter atrophy. <h3>Results</h3> RSMS score showed a similar pattern in mutation carriers and noncarriers, with significant drops at each stage of progression from asymptomatic to very mild, mild, moderate, and severe disease <i>(F</i><sub>4,48</sub> = 140.10, <i>p</i> < 0.001) and a significant slope of decline over time in patients with bvFTD (<i>p</i> = 0.004, 95% confidence interval [CI] −1.90 to −0.23). More rapid declines on the RSMS corresponded to faster gray matter atrophy predominantly in the salience network (SN), and RSMS score progression best predicted thalamic volume in very mild and mild disease stages of bvFTD. Higher RSMS score predicted more caregiver burden (<i>p</i> < 0.001, 95% CI −0.30 to −0.11). <h3>Conclusions</h3> The RSMS is sensitive to progression of both socioemotional symptoms and SN atrophy in patients with bvFTD and corresponds directly to caregiver burden. The RSMS may be useful in both neurologic practice and clinical trials aiming to treat behavioral symptoms of patients with bvFTD.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 ».