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Enregistrement W4220777688 · doi:10.1002/acn3.51544

The <scp>CBI‐R</scp> detects early behavioural impairment in genetic frontotemporal dementia

2022· article· en· W4220777688 sur OpenAlexaff
Annabel Nelson, Lucy L. Russell, Georgia Peakman, Rhian S. Convery, Arabella Bouzigues, Caroline Greaves, Martina Bocchetta, David M. Cash, John C. van Swieten, Lize C. Jiskoot, Fermín Moreno, Raquel Sánchez‐Valle, Robert Laforce, Caroline Graff, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, James B. Rowe, Barbara Borroni, Elizabeth Finger, Matthis Synofzik, Daniela Galimberti, Rik Vandenberghe, Alexandre de Mendonça, Christopher Butler, Alexander Gerhard, Simon Ducharme, Isabelle Le Ber, Isabel Santana, Florence Pasquier, Johannes Levin, Markus Otto, Sandro Sorbi, Jonathan D. Rohrer

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoOccupational Cancer Research CentreHealth Sciences CentreMcGill University Health CentreSunnybrook Health Science CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilAgence Nationale de la RechercheAlzheimer’s Research UKWolfson FoundationAlzheimer's SocietyBrain Research UKUK Dementia Research InstituteNational Institute for Health and Care ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchNational Brain AppealWellcome Trust
Mots-clésC9orf72Frontotemporal dementiaMutationMedicineAsymptomaticDementiaInternal medicineOncologyPsychologyGeneticsBiologyDiseaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Behavioural dysfunction is a key feature of genetic frontotemporal dementia (FTD) but validated clinical scales measuring behaviour are lacking at present. METHODS: We assessed behaviour using the revised version of the Cambridge Behavioural Inventory (CBI-R) in 733 participants from the Genetic FTD Initiative study: 466 mutation carriers (195 C9orf72, 76 MAPT, 195 GRN) and 267 non-mutation carriers (controls). All mutation carriers were stratified according to their global CDR plus NACC FTLD score into three groups: asymptomatic (CDR = 0), prodromal (CDR = 0.5) and symptomatic (CDR = 1+). Mixed-effects models adjusted for age, education, sex and family clustering were used to compare between the groups. Neuroanatomical correlates of the individual domains were assessed within each genetic group. RESULTS: CBI-R total scores were significantly higher in all CDR 1+ mutation carrier groups compared with controls [C9orf72 mean 70.5 (standard deviation 27.8), GRN 56.2 (33.5), MAPT 62.1 (36.9)] as well as their respective CDR 0.5 groups [C9orf72 13.5 (14.4), GRN 13.3 (13.5), MAPT 9.4 (10.4)] and CDR 0 groups [C9orf72 6.0 (7.9), GRN 3.6 (6.0), MAPT 8.5 (13.3)]. The C9orf72 and GRN 0.5 groups scored significantly higher than the controls. The greatest impairment was seen in the Motivation domain for the C9orf72 and GRN symptomatic groups, whilst in the symptomatic MAPTgroup, the highest-scoring domains were Stereotypic and Motor Behaviours and Memory and Orientation. Neural correlates of each CBI-R domain largely overlapped across the different mutation carrier groups. CONCLUSIONS: The CBI-R detects early behavioural change in genetic FTD, suggesting that it could be a useful measure within future clinical trials.

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)0,002
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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