The course of primary progressive aphasia diagnosis: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The primary progressive aphasia (PPA) diagnosis trajectory is debated, as several changes in diagnosis occur during PPA course, due to phenotype evolution from isolated language alterations to global cognitive impairment. The goal of the present study, based on a French cohort, was to describe the demographics and the evolution of subjects with (PPA) in comparison with Alzheimer's disease (AD) on a period of 7 years. METHODS: We conducted a repeated cross-sectional study. The study population comprised individuals with PPA and AD diagnosis (N=167,191) from 2010 to 2016 in the French National data Bank (BNA). Demographic variables, MMSE scores, diagnosis status at each visit and prescribed treatments were considered. RESULTS: From 2010 to 2016, 5186 patients were initially diagnosed with PPA, 162,005 with AD. Compared to AD subjects, significant differences were found concerning age (younger at first diagnosis for PPA), gender (more balanced in PPA), education level (higher in PPA) and MMSE score (higher of 1 point in PPA). Percentage of pending diagnosis, delay between first consultation and first diagnosis and the number of different diagnoses before the diagnosis of interest were significantly higher in PPA group compared to AD group. Pharmacological and non-pharmacological treatments were significatively more recommended following PPA than AD diagnosis. CONCLUSION: This study improves the knowledge of PPA epidemiology and has the potential to help adopting appropriate public health service policies. It supports the hypothesis that PPA is diagnosed later than AD. The PPA diagnosis increases the prescription of non-pharmacological treatments, especially speech and language therapy (SLT) that is the main treatment available and most effective when at the initial stage. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier NCT03687112.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».