Studying the natural history of frontotemporal lobar degeneration (FTLD): The ARTFL LEFFTDS longitudinal FTLD (ALLFTD) protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background It is important to determine the natural history of sporadic and familial frontotemporal lobar degeneration (FTLD) and generate clinical, neuropsychological, neuroimaging and biofluid data for planning disease‐modifying trials. Method As part of the ARTFL LEFFTDS Longitudinal Frontotemporal Lobar Degeneration (ALLFTD; U19 AG063911) protocol, investigators at 19 centers in North America will enroll 2100 participants with FTLD over the next 5 years beginning in early 2020. Result As of 1/20/20, the ARTFL/LEFFTDS (A/L) Consortium had enrolled 1832 participants, including 850 in kindreds with familial FTLD (239 associated with mutations in MAPT, 192 in GRN, 370 in C9orf72, 4 with mutations in both GRN and C9orf72, and 45 with a mutation in a different gene or no mutation in any known FTLD‐associated gene). Over 500 participants have undergone 2 or more annual visits to date. MRI has been performed in 1105. Biofluid samples have also been collected, with blood (DNA, plasma, serum, mRNA, PBMC) in 1413 and CSF in 303. Over 60 manuscripts using A/L data or samples have been published to date. Five clinical trials involving A/L and ALLFTD participants are in progress or planned. The longitudinal arm in ALLFTD will enroll 500 of existing A/L and 600 future participants for annual assessments with similar methodology to A/L. An additional 1000 FTLD patients will undergo focused one‐time clinical evaluations and biofluid collection. Conclusion The data/samples from already‐enrolled and planned participants in ALLFTD and findings published to date underscore the utility of evaluating FTLD subjects. The absence of identifiable mutations in some with familial FTLD suggests that other genes are yet to be discovered. ALLFTD data will inform clinical trial design, and many participants will be eligible for future trials. The key data and samples in ALLFTD are available to interested investigators worldwide. Supported by: AG063911, AG045390, NS092089, AG016976, AG21886.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,010 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».