Predictors of survival in frontotemporal lobar degeneration syndromes
Notice bibliographique
Résumé
After decades of research, large-scale clinical trials in patients diagnosed with frontotemporal lobar degeneration (FTLD) are now underway across multiple centres worldwide. As such, refining the determinants of survival in FTLD represents a timely and important challenge. Specifically, disease outcome measures need greater clarity of definition to enable accurate tracking of therapeutic interventions in both clinical and research settings. Multiple factors potentially determine survival, including the clinical phenotype at presentation; radiological patterns of atrophy including markers on both structural and functional imaging; metabolic factors including eating behaviour and lipid metabolism; biomarkers including both serum and cerebrospinal fluid markers of underlying pathology; as well as genetic factors, including both dominantly inherited genes, but also genetic modifiers. The present review synthesises the effect of these factors on disease survival across the syndromes of frontotemporal dementia, with comparison to amyotrophic lateral sclerosis, progressive supranuclear palsy and corticobasal syndrome. A pathway is presented that outlines the utility of these varied survival factors for future clinical trials and drug development. Given the complexity of the FTLD spectrum, it seems unlikely that any single factor may predict overall survival in individual patients, further suggesting that a precision medicine approach will need to be developed in predicting disease survival in FTLD, to enhance drug target development and future clinical trial methodologies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».