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Enregistrement W4221036217 · doi:10.1186/s13195-022-00958-0

Cognitive composites for genetic frontotemporal dementia: GENFI-Cog

2022· article· en· W4221036217 sur OpenAlexaff
Jackie M. Poos, Katrina Moore, Jennifer M. Nicholas, Lucy L. Russell, Georgia Peakman, Rhian S. Convery, Lize C. Jiskoot, Emma van der Ende, Esther van den Berg, Janne M. Papma, Harro Seelaar, Yolande A.L. Pijnenburg, Fermín Moreno, Raquel Sánchez‐Valle, Barbara Borroni, Robert Laforce, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, Caroline Graff, Daniela Galimberti, James B. Rowe, Elizabeth Finger, Matthis Synofzik, Rik Vandenberghe, Alexandre de Mendonça, Pietro Tiraboschi, Isabel Santana, Simon Ducharme, Christopher Butler, Alexander Gerhard, Johannes Levin, Adrian Danek, Markus Otto, Isabel Le Ber, Florence Pasquier, John C. van Swieten, Jonathan D. Rohrer, Arabella Bouzigues, Martin N. Rossor, Nick C. Fox, Jason D. Warren, Martina Bocchetta, Imogen J. Swift, Rachelle Shafei, Carolin Heller, Emily Todd, David M. Cash, Ione Woollacott, Henrik Zetterberg, Annabel Nelson, Rita Guerreiro, José Brás, David L. Thomas, Simon Mead, Lieke Meeter, Jessica Panman, Rick van Minkelen, Myriam Barandiarán, Begoña Indakoetxea, Alazne Gabilondo, Mikel Tainta, Ana Gorostidi, Miren Zulaica, Alina Díez, Jorge Villanúa, Sergi Borrego‐Écija, Jaume Olives, Albert Lladó, Mircea Balasa, Anna Antonell, Núria Bargalló, Enrico Premi, Stefano Gazzina, Roberto Gasparotti, Silvana Archetti, Sandra E. Black, Sara Mitchell, Ekaterina Rogaeva, Morris Freedman, Ron Keren, David F. Tang‐Wai, Håkan Thonberg, Linn Öijerstedt, Christin Andersson, Vesna Jelić, Andrea Arighi, Chiara Fenoglio, Elio Scarpini, Giorgio Fumagalli, Thomas Cope, Carolyn Timberlake, Timothy Rittman, Christen Shoesmith, Robert Bartha, Rosa Rademakers, Carlo Wilke, Hans-Otto Karnarth, Benjamin Bender, Rose Bruffaerts, Mathieu Vandenbulcke, Catarina B. Ferreira, Gabriel Miltenberger, Carolina Maruta, Ana Verdelho, Sònia Afonso, Ricardo Taipa, Paola Caroppo, Giuseppe Di Fede, Giorgio Giaccone, Sara Prioni, Veronica Redaelli, Giacomina Rossi, Diana Duro, Maria Rosário Almeida, Miguel Castelo‐Branco, Maria João Leitão, Miguel Tábuas‐Pereira, Beatriz Santiago, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto, Michele Veldsman, Paul Thompson, Tobias Langheinrich, Catharina Prix, Tobias Hoegen, Elisabeth Wlasich, Sandra Loosli, Sonja Schönecker, Sarah Anderl‐Straub, Jolina Lombardi, Alberto Benussi, Valentina Cantoni, Maxime Bertoux, Anne Bertrand, Alexis Brice, Agnès Camuzat, Olivier Colliot, Sabrina Sayah, Aurélie Funkiewiez, Daisy Rinaldi, Gemma Lombardi, Benedetta Nacmias, Dario Saracino, Valentina Bessi, Camilla Ferrari, Marta Cañada, Vincent Deramecourt, Grégory Kuchcinski, Thibaud Lebouvier, Sébastien Ourselin, Cristina Polito, Adeline Rollin

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of TorontoOccupational Cancer Research CentreHealth Sciences CentreMcGill University Health CentreSunnybrook Health Science CentreUniversité Laval
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekStichting DioraphteWolfson FoundationUK Dementia Research InstituteNational Institute for Health and Care ResearchAlzheimer NederlandBrain Research UKAlzheimer's SocietyAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésFrontotemporal dementiaMedicineLogistic regressionCognitionNeuropsychologyC9orf72Internal medicineClinical trialDementiaOncologyPsychologyClinical psychologyPsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical endpoints for upcoming therapeutic trials in frontotemporal dementia (FTD) are increasingly urgent. Cognitive composite scores are often used as endpoints but are lacking in genetic FTD. We aimed to create cognitive composite scores for genetic frontotemporal dementia (FTD) as well as recommendations for recruitment and duration in clinical trial design. METHODS: A standardized neuropsychological test battery covering six cognitive domains was completed by 69 C9orf72, 41 GRN, and 28 MAPT mutation carriers with CDR® plus NACC-FTLD ≥ 0.5 and 275 controls. Logistic regression was used to identify the combination of tests that distinguished best between each mutation carrier group and controls. The composite scores were calculated from the weighted averages of test scores in the models based on the regression coefficients. Sample size estimates were calculated for individual cognitive tests and composites in a theoretical trial aimed at preventing progression from a prodromal stage (CDR® plus NACC-FTLD 0.5) to a fully symptomatic stage (CDR® plus NACC-FTLD ≥ 1). Time-to-event analysis was performed to determine how quickly mutation carriers progressed from CDR® plus NACC-FTLD = 0.5 to ≥ 1 (and therefore how long a trial would need to be). RESULTS: The results from the logistic regression analyses resulted in different composite scores for each mutation carrier group (i.e. C9orf72, GRN, and MAPT). The estimated sample size to detect a treatment effect was lower for composite scores than for most individual tests. A Kaplan-Meier curve showed that after 3 years, ~ 50% of individuals had converted from CDR® plus NACC-FTLD 0.5 to ≥ 1, which means that the estimated effect size needs to be halved in sample size calculations as only half of the mutation carriers would be expected to progress from CDR® plus NACC FTLD 0.5 to ≥ 1 without treatment over that time period. DISCUSSION: We created gene-specific cognitive composite scores for C9orf72, GRN, and MAPT mutation carriers, which resulted in substantially lower estimated sample sizes to detect a treatment effect than the individual cognitive tests. The GENFI-Cog composites have potential as cognitive endpoints for upcoming clinical trials. The results from this study provide recommendations for estimating sample size and trial duration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,215
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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