Motor symptoms in genetic frontotemporal dementia: developing a new module for clinical rating scales
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To investigate the optimal method of adding motor features to a clinical rating scale for frontotemporal dementia (FTD). Methods Eight hundred and thirty-two participants from the international multicentre Genetic FTD Initiative (GENFI) study were recruited: 522 mutation carriers (with C9orf72, GRN and MAPT mutations) and 310 mutation-negative controls. A standardised clinical questionnaire was used to assess eight motor symptoms (dysarthria, dysphagia, tremor, slowness, weakness, gait disorder, falls and functional difficulties using hands). Frequency and severity of each motor symptom was assessed, and a principal component analysis (PCA) was performed to identify how the different motor symptoms loaded together. Finally, addition of a motor component to the CDR® plus NACC FTLD was investigated (CDR® plus NACC FTLD-M). Results 24.3% of mutation carriers had motor symptoms (31.7% C9orf72, 18.8% GRN, 19.3% MAPT) compared to 6.8% of controls. Slowness and gait disorder were the commonest in all genetic groups while tremor and falls were the least frequent. Symptom severity scores were similar to equivalent physical motor examination scores. PCA revealed that all motor symptoms loaded together so a single additional motor component was added to the CDR® plus NACC FTLD to form the CDR® plus NACC FTLD-M. Individual global scores were more severe with the CDR® plus NACC FTLD-M, and no patients with a clinically diagnosed motor disorder (ALS/FTD-ALS or parkinsonism) were classified anymore as asymptomatic (unlike the CDR® plus NACC FTLD alone). Conclusions Motor features are present in mutation carriers at all disease stages across all three genetic groups. Inclusion of motor symptoms in a rating scale that can be used in future clinical trials will not only ensure a more accurate severity measure is recorded but that a wider spectrum of FTD phenotypes can be included in the same trial.
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 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 | 0,019 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».