Nonfluent/Agrammatic PPA with In-Vivo Cortical Amyloidosis and Pick’s Disease Pathology
Notice bibliographique
Résumé
The role of biomarkers in predicting pathological findings in the frontotemporal dementia (FTD) clinical spectrum disorders is still being explored. We present comprehensive, prospective longitudinal data for a 66 year old, right-handed female who met current criteria for the nonfluent/agrammatic variant of primary progressive aphasia (nfvPPA). She first presented with a 3-year history of progressive speech and language impairment mainly characterized by severe apraxia of speech. Neuropsychological and general motor functions remained relatively spared throughout the clinical course. Voxel-based morphometry (VBM) showed selective cortical atrophy of the left posterior inferior frontal gyrus (IFG) and underlying insula that worsened over time, extending along the left premotor strip. Five years after her first evaluation, she developed mild memory impairment and underwent PET-FDG and PiB scans that showed left frontal hypometabolism and cortical amyloidosis. Three years later (11 years from first symptom), post-mortem histopathological evaluation revealed Pick's disease, with severe degeneration of left IFG, mid-insula, and precentral gyrus. Alzheimer’s disease (AD) (CERAD frequent/Braak Stage V) was also detected. This patient demonstrates that biomarkers indicating brain amyloidosis should not be considered conclusive evidence that AD pathology accounts for a typical FTD clinical/anatomical syndrome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».