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Enregistrement W4390198688 · doi:10.1002/alz.082001

Subcortical deformation is uniquely related to cortical thickness among FTLD mutation carriers

2023· article· en· W4390198688 sur OpenAlexaff
Jane Stocks, Ashley Heywood, Mirza Faisal Beg, Yann Cobigo, Howard J. Rosen, Lei Wang

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPutamenMutationGrey matterFrontotemporal lobar degenerationTemporal lobeMedicineWhite matterMagnetic resonance imagingPathologyAnatomyInternal medicinePsychologyNeuroscienceFrontotemporal dementiaBiologyDementiaGeneticsRadiologyEpilepsyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Frontotemporal lobar degeneration (FTLD) due to familial mutations results in heterogenous clinical phenotypes for which there are no specific biomarkers. Here, we test whether subcortical deformation differs in FTLD genetic mutation carriers, and if deformation was uniquely related to cortical thickness. Method 317 participants from ALLFTD with familial FTLD (C9orf72 (n = 139), GRN (n = 77), and MAPT (n = 101)) and 27 controls without mutations (NCC) were evaluated. MRI data underwent FreeSurfer processing to estimate cortical thickness (CT). High‐dimensional, large‐deformation diffeomorphic metric mapping was used to model surfaces of the caudate and putamen. Regression analyses investigated the effect of mutation on CT and subcortical surface deformation, after controlling for age, sex, and education. Finally, linear models were constructed in each mutation group to explore the association between areas of significant surface deformity and CT, corrected for age and multiple comparisons. Result Figure 1 shows significant (corrected p<.05) T‐scores where mutation carrier groups differ in CT from NCC (red = greater atrophy in mutation). Figure 2 shows greater outward local deformation in the caudate body among C9 and MAPT compared to NCC. Significant relationships between deformation and CT (corrected p<.05) were observed in bilateral temporoparietal, frontal and cingulate cortex in both C9 and MAPT carriers. C9 and MAPT mutation carriers have greater outward deformation in postero‐lateral putamen. Deformation was associated with CT in C9 within the left temporal and prefrontal lobes, and in the right temporoparietal, occipital and cingulate cortices for MAPT (Figure 3). No significant deformation was observed in GRN compared to NCC. Conclusion Familial FTLD mutations are associated with subtle subcortical shape variations that show unique relationships to cortical atrophy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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