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Enregistrement W4205137218 · doi:10.1002/alz.056513

MRI correlates of neuropsychiatric symptom progression in pre‐dementia <i>GRN</i> and <i>C9orf72</i> mutation carriers

2021· article· en· W4205137218 sur OpenAlexaff
Hyunwoo Lee, Atri Chatterjee, Karteek Popuri, Mirza Faisal Beg, Ian R. Mackenzie, Dana Wittenberg, Rosa Rademakers, Ging‐Yuek Robin Hsiung

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésC9orf72Frontotemporal dementiaDementiaWhite matterGrey matterPsychologyOncologyInternal medicineMutationFrontotemporal lobar degenerationMedicineMagnetic resonance imagingGeneticsBiologyDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Frontotemporal dementia (FTD) patients with mutations in the C9orf72 or the GRN genes frequently exhibit neuropsychiatric symptoms (NPS), which may precede the onset of dementia. We hypothesized that the burden and progression of NPS in pre‐dementia mutation carriers are associated with structural abnormalities detectable in brain MRI. Method We analyzed data from 42 participants before onset of dementia (11 C9orf72+ mutation carriers, 8 GRN+ mutation carriers, and 23 non‐carrier family members (NCs); mean±SD age: 46y±11, 50y±9, and 53y±8 respectively) recruited through the University of British Columbia FTD Study. Participants were assessed longitudinally for NPS with Neuropsychiatric Inventory (NPI), Frontal Behavioural Inventory (FBI) and Iowa Scale of Personality Change (ISPC) (mean follow‐up: 8.4y). Participants also underwent 1.5T MRI at the first and third annual visits (mean interval: 28±8m). If a participant developed FTD during the follow‐up (N=2), we only analyzed observations collected before the conversion. We processed T1‐weighted MRI to calculate annualized volumetric changes in the grey‐matter, the white‐matter and the hypointense white‐matter signal‐abnormalities (WMSA), within the entire brain and lobar region‐of‐interests. We applied a random‐slope model to the NPI, FBI and ISPC scores to estimate subject‐specific slopes of their progression. Then, we applied a linear model to evaluate the association between the estimated slopes and the MRI measures, among the genetic groups. Covariates included sex, age, baseline assessment scores, baseline WMSA and total white‐matter volumes. Result There were non‐significant baseline group differences in the MRI or NPS measures. Overall, a higher rate of frontal lobar WMSA accumulation was associated with a higher rate of NPI score increase. However, GRN+ carriers had a faster progression of NPS compared to NCs, and the higher NPI slope was associated with a higher rate of frontal lobar white‐matter volume loss. The FBI and ISPC slopes were not significantly associated with the MRI measures. Conclusion Prior to the onset of FTD, the emergence of NPS in mutation carriers may be correlated with the degree of frontal lobar white‐matter lesions. In GRN+ carriers, the progression of NPS, as represented by NPI score increases, may also be associated with frontal white‐matter volume loss.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,284 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
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