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Enregistrement W4206488545 · doi:10.1002/alz.052265

Pattern of progression in MAPT‐related frontotemporal dementia: Results from the GENFI study

2021· article· en· W4206488545 sur OpenAlexaff
Emily Todd, Georgia Peakman, David M. Cash, Rhian S. Convery, Lucy L. Russell, David L. Thomas, John C. van Swieten, Lize C. Jiskoot, Harro Seelaar, Barbara Borroni, Daniela Galimberti, Raquel Sánchez‐Valle, Robert Laforce, Fermín Moreno, Matthis Synofzik, Caroline Graff, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, James B. Rowe, Rik Vandenberghe, Elizabeth Finger, Fabrizio Tagliavini, Alexandre de Mendonça, Isabel Santana, Christopher Butler, Simon Ducharme, Alexander Gerhard, Adrian Danek, Johannes Levin, Markus Otto, Sandro Sorbi, Isabelle Le Ber, Florence Pasquier, Jonathan D. Rohrer, Martina Bocchetta

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreOccupational Cancer Research CentreUniversité LavalUniversity of TorontoHôpital de l'Enfant-Jésus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaOrbitofrontal cortexAmygdalaHippocampusEntorhinal cortexTemporal cortexPsychologyNucleus accumbensMedicineDementiaInternal medicinePathologyOncologyNeurosciencePrefrontal cortexCentral nervous systemCognitionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mutations in MAPT are associated with frontotemporal dementia (FTD), but little is known about the progression in its early stages. We aimed at identifying the presence of early brain changes in MAPT mutation carriers. Method We included 3T MRIs from 84 MAPT carriers [27 symptomatic: mean(SD) age 58(8) years; 57 presymptomatic: 40(11) years] from the Genetic FTD Initiative (GENFI) and from 77 age‐matched non‐carrier healthy controls (44(14) years). Based on their expected years to symptom onset (EYO), we divided the presymptomatic carriers into early (n=35, <‐10 years) and late (n=22, >‐10 years) groups. First, we performed voxel‐based morphometry (VBM) comparing 24 symptomatic carriers with 32 controls to identify the regions of interest (ROIs) which were atrophic in the symptomatic stage of MAPT. We then used automated and manual segmentations to extract these ROI volumes in all carriers. To remove the effect of age, gender, total intracranial volume and scanner type, we transformed the volumes into w‐scores, considering the controls as the reference group. A w‐score of <‐1.28 (corresponding to the 10th percentile) was considered abnormal. Result From the VBM we identified seven structures significantly atrophic in symptomatic carriers: the nucleus accumbens, amygdala, hippocampus, orbitofrontal cortex, temporal pole, anterior insula and hypothalamus. The percentage of early presymptomatic carriers with abnormal w‐scores was 14% for nucleus accumbens and hippocampus, and 20% orbitofrontal cortex. In the late group, 36% showed abnormal amygdala and temporal pole, 27% abnormal hippocampus, 32% abnormal anterior insula and 9% abnormal hypothalamus. In the symptomatic group, the percentages were higher: nucleus accumbens (41%), amygdala, hippocampus and temporal pole (85%), orbitofrontal cortex (56%), anterior insula (93%) and hypothalamus (48%). Conclusion Abnormal limbic regions are a frequent feature in presymptomatic MAPT carriers, showing early structural changes before symptom onset. Further investigations on the associated cognitive and white matter changes are ongoing.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,292 · 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
Résumé présentoui

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