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Enregistrement W3112132370 · doi:10.1002/alz.041821

Trajectory of apathy, cognition and neural correlates in the decades before symptoms in frontotemporal dementia

2020· article· en· W3112132370 sur OpenAlexaff
Maura Malpetti, Rogier Kievit, P. Simon Jones, Timothy Rittman, Kamen A. Tsvetanov, John C. van Swieten, Barbara Borroni, Daniela Galimberti, Raquel Sánchez‐Valle, Robert Laforce, Fermín Moreno, Matthis Synofzik, Caroline Graff, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, Rik Vandenberghe, Elizabeth Finger, Fabrizio Tagliavini, Alexandre de Mendonça, Isabel Santana, Christopher Butler, Simon Ducharme, Alexander Gerhard, Adrian Danek, Johannes Levin, Markus Otto, Giovanni B. Frisoni, Roberta Ghidoni, Carolin Heller, Emily Todd, Martina Bocchetta, Rhian S. Convery, Georgia Peakman, Katrina Moore, Jonathan D. Rohrer, James B. Rowe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyFrontotemporal dementiaPsychologyCognitionDementiaCognitive declinePsychiatryLongitudinal studyInternal medicineMedicineClinical psychologyDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In frontotemporal dementia (FTD), apathy is reported to negatively impact the prognosis and survival of patients. The study of genetic FTD in its pre‐symptomatic period permits the investigation of markers in the early stages of disease progression. Therefore, in pre‐symptomatic gene carriers in the multicentre Genetic FTD Initiative (GENFI), we examined longitudinal apathy changes in association with cognitive decline over time, and baseline measures of atrophy. Method Six hundred participants from Data Freeze 4 (2019) were included: 304 pre‐symptomatic mutation carriers, and 296 family members without mutations. Clinical assessment and a structural MRI scan were undertaken at baseline, and annually for at least 2‐years. Latent Growth Curve modelling (LGCM) was used to assess: 1) longitudinal changes in apathy, as measured by the apathy subscale of the Revised Cambridge Behavioural Inventory; 2) the relationship with longitudinal changes in executive function; 3) the association with baseline regional grey matter volumes. The time to the expected year of symptom onset was included as a covariate. Result Univariate LGCM identified a significant linear increase in apathy scores for pre‐symptomatic carriers (estimate= 0.51, se=0.18, z scores= 2.88, p=0.004), but not in non‐carriers (estimate= 0.08, se=0.08, z scores=1.04, p=0.30). An equality constrained comparison suggested a significant group difference in the progression of apathy (i.e. the slope) ((∆ χ2=10.14; p=0.0015). Pre‐symptomatic carriers also had a significant decline in executive functions (est=‐0.07, se=0.03, z scores=‐2.49, p=0.017), which was predicted by baseline apathy (standard estimate=‐0.40, p=0.008). In pre‐symptomatic carriers only, the annual rate of change in apathy was significantly associated with brain volume in frontal lobe (standard estimate=‐0.47, p=0.008) and cingulate cortex (standard estimate=‐0.29, p=0.05) at the baseline. Conclusion Apathy progresses significantly in pre‐symptomatic FTD and predicts a sub‐clinical deterioration of executive performance in gene carriers. Apathy changes over 2 years are associated with volume in the frontal lobe and cingulate gyrus measured at the baseline. We suggest that apathy may be a modifiable factor to protect function and cognition in those with, or at risk of, frontotemporal dementia.

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)0,004
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,262 · 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
Résumé présentoui

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