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Enregistrement W3111778531 · doi:10.1002/alz.041076

Ventricular anteroposterior ratio is the most reliable feature to differentiate bvFTD from healthy controls and other dementias

2020· article· en· W3111778531 sur OpenAlexaff
Ana L. Manera, Mahsa Dadar, D. Louis Collins, Simon Ducharme

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaNeuroimagingMedicineSemantic dementiaLateral ventriclesPrimary progressive aphasiaDementiaCardiologyPsychologyTemporal lobeFrontotemporal lobar degenerationAudiologyDiseaseInternal medicineNeurosciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Using morphometric analysis, we recently found ventricular expansion to be the most prominent differentiator of behavioural‐variant frontotemporal dementia (bvFTD) from healthy controls and a potentially sensitive marker of disease progression [Manera et al. 2019]. Here, we performed volumetric analysis on the lateral ventricles to find a reliable differentiator of bvFTD from Alzheimer’s Disease (AD), mild cognitive impairment (MCI), the language variants of FTD (Semantic‐Variant, SV, and Progressive‐Nonfluent‐Aphasia, PNFA), and controls. Method We included 825 subjects (59 bvFTD, 28 SV, 30 PNFA, 322 MCI, 127 AD, and 259 controls) with a total of 3800 timepoints from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and the Frontotemporal Lobar Degeneration Neuroimaging Initiative (FTLDNI). Lateral ventricles were automatically segmented for all timepoints, using a previously validated pipeline. Using a lobe atlas, ventricular volumes (VV) were calculated for frontal, parietal, temporal, and occipital lobes in the left and right hemispheres. Using coronal slice y=120 in the brain atlas, ventricles were also divided into anterior and posterior halves. All volumes were normalized for intracranial volume and log‐transformed to achieve normal distribution. Regression models were used to assess volumetric and ratio differences between cohorts at baseline (Model1:feature∼1+Diagnostic‐Group+Age+Sex). Longitudinal mixed‐effects models were used to assess longitudinal differences in ventricular features (antero‐posterior ventricular ratio and total VV) between bvFTD and other cohorts (Model2:feature∼1+ Diagnostic‐Group +Age+ Diagnostic‐Group:Age+Sex+1|ID). The variables of interest were Diagnostic‐Group (Model 1) and the interaction between Diagnostic‐Group and Age (Diagnostic‐Group:Age, Model 2). ID was considered as a categorical random effect. All results were corrected for multiple comparisons (Bonferroni). Result Figures 1 and 2 show the volumetric and ratio differences between cohorts. Controlling for age and sex, the antero‐posterior ratio was the only feature that was significantly different in bvFTD (Mean±SD:1.37±0.47) compared to all other diagnostic groups (Controls:1.00±0.24,p<0.001; MCI: 0.97±0.22,p<0.001; AD: 0.92±0.22,p<0.001; SV:1.00±0.22,p<0.001; PNFA:1.12±0.48,p=0.004). Total ventricle volume increased with age in all cohorts (p<0.001,Figure 3). bvFTD patients showed a faster increase in the ventricular antero‐posterior ratio compared to all other diagnostic groups (Figure 4, p<0.01). Conclusion The antero‐posterior ratio of the lateral ventricles, in both cross‐sectional and longitudinal analyses, was the most reliable ventricular feature differentiating bvFTD from controls and other dementias.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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