Identifying and Diagnosing TDP-43 Neurodegenerative Diseases in Psychiatry
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common manifestations of neurodegenerative disorders and are often early signs of those diseases. Among those neurodegenerative diseases, TDP-43 proteinopathies are an increasingly recognized cause of early neuropsychiatric manifestations. TDP-43-related diseases include frontotemporal dementia (FTD), amyotrophic lateral sclerosis (ALS), and Limbic-Predominant Age-Related TDP-43 Encephalopathy (LATE). The majority of TDP-43-related diseases are sporadic, but a significant proportion is hereditary, with progranulin (GRN) mutations and C9orf72 repeat expansions as the most common genetic etiologies. Studies reveal that NPS can be the initial manifestation of those diseases or can complicate disease course, but there is a lack of awareness among clinicians about TDP-43-related diseases, which leads to common diagnostic mistakes or delays. There is also emerging evidence that TDP-43 accumulations could play a role in late-onset primary psychiatric disorders. In the absence of robust biomarkers for TDP-43, the diagnosis remains primarily based on clinical assessment and neuroimaging. Given the association with psychiatric symptoms, clinical psychiatrists have a key role in the early identification of patients with TDP-43-related diseases. This narrative review provides a comprehensive overview of the pathobiology of TDP-43, resulting clinical presentations, and associated neuropsychiatric manifestations to help guide clinical practice.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».