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Enregistrement W4390902105 · doi:10.1097/wad.0000000000000599

Presenilin Gene Mutation-associated Psychosis

2024· review· en· W4390902105 sur OpenAlexaff
Mark Ainsley Colijn, Zahinoor Ismail

Notice bibliographique

RevueAlzheimer Disease & Associated Disorders · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisPSEN1PresenilinPsychiatryDiseasePsychologyMedicineDelusionDementiaAlzheimer's diseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although psychotic symptoms have been described in association with rare presenilin ( PSEN ) gene mutations underlying early-onset Alzheimer disease (AD), no contemporary reviews on this topic exist. The purpose of this review is to characterize the psychiatric phenotype (specifically with respect to psychosis) of PSEN1 and PSEN2 variant-associated AD. A PubMed search was completed in July 2023. Only articles that described individuals harboring a PSEN1 or PSEN2 mutation who experienced symptoms of psychosis were included in the review. Thirty-three articles describing 52 individuals were included in the review, as well as one other study that provided limited information pertaining to an additional 21 cases. While visual hallucinations were the most common psychotic symptom, followed by persecutory delusions, auditory hallucinations occurred in ~17% of individuals. In ~33% of the reviewed cases psychotic symptoms were present at or near disease onset, and 9 of these individuals experienced auditory hallucinations and/or delusions in the absence of visual hallucinations (~17% of all cases). In many cases, symptoms developed at a relatively young age. As presenilin gene variant-associated psychosis may resemble a primary psychotic disorder, clinicians should be vigilant with respect to screening for signs/symptoms suggestive of neurodegeneration in first-episode psychosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,329 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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