Atypical forms of Alzheimer's disease: patients not to forget
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The aim of this paper is to summarize the latest work on neuroimaging in atypical Alzheimer's disease (AD) patients and to emphasize innovative aspects in the clinic and research. The paper will mostly cover language (logopenic variant of primary progressive aphasia; lvPPA), visual (posterior cortical atrophy; PCA), behavioral (bvAD) and dysexecutive (dAD) variants of AD. RECENT FINDINGS: MRI and PET can detect and differentiate typical and atypical AD variants, and novel imaging markers like brain iron deposition, white matter hyperintensities (WMH), cortical mean diffusivity, and brain total creatine can also contribute. Together, these approaches have helped to characterize variant-specific distinct imaging profiles. Even within each variant, various subtypes that capture the heterogeneity of cases have been revealed. Finally, in-vivo pathology markers have led to significant advances in the atypical AD neuroimaging field. SUMMARY: Overall, the recent neuroimaging literature on atypical AD variants contribute to increase knowledge of these lesser-known AD variants and are key to generate atypical variant-specific clinical trial endpoints, which are required for inclusion of these patients in clinical trials assessing treatments. In return, studying these patients can inform the neurobiology of various cognitive functions, such as language, executive, memory, and visuospatial abilities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».