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Enregistrement W4392340342 · doi:10.1093/brain/awae067

Atrophy network mapping of clinical subtypes and main symptoms in frontotemporal dementia

2024· article· en· W4392340342 sur OpenAlexaff
Min Chu, Deming Jiang, Dan Li, Shaozhen Yan, Li Liu, Haitian Nan, Yingtao Wang, Yihao Wang, Ailing Yue, Liankun Ren, Kewei Chen, Pedro Rosa‐Neto, Jie Lu, Liyong Wu

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFrontotemporal dementiaAtrophyDementiaFrontotemporal lobar degenerationMedicineNeurosciencePsychologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Frontotemporal dementia (FTD) is a disease of high heterogeneity, apathy and disinhibition present in all subtypes of FTD and imposes a significant burden on families/society. Traditional neuroimaging analysis has limitations in elucidating the network localization due to individual clinical and neuroanatomical variability. The study aims to identify the atrophy network map associated with different FTD clinical subtypes and determine the specific localization of the network for apathy and disinhibition. Eighty FTD patients [45 behavioural variant FTD (bvFTD) and 35 semantic variant progressive primary aphasia (svPPA)] and 58 healthy controls at Xuanwu Hospital were enrolled as Dataset 1; 112 FTD patients including 50 bvFTD, 32 svPPA and 30 non-fluent variant PPA (nfvPPA) cases, and 110 healthy controls from the Frontotemporal Lobar Degeneration Neuroimaging Initiative (FTLDNI) dataset were included as Dataset 2. Initially, single-subject atrophy maps were defined by comparing cortical thickness in each FTD patient versus healthy controls. Next, the network of brain regions functionally connected to each FTD patient's location of atrophy was determined using seed-based functional connectivity in a large (n = 1000) normative connectome. Finally, we used atrophy network mapping to define clinical subtype-specific network (45 bvFTD, 35 svPPA and 58 healthy controls in Dataset 1; 50 bvFTD, 32 svPPA, 30 nfvPPA and 110 healthy controls in Dataset 2) and symptom-specific networks [combined Datasets 1 and 2, apathy without depression versus non-apathy without depression (80:26), disinhibition versus non-disinhibition (88:68)]. We compare the result with matched symptom networks derived from patients with focal brain lesions or conjunction analysis. Through the analysis of two datasets, we identified heterogeneity in atrophy patterns among FTD patients. However, these atrophy patterns are connected to a common brain network. The primary regions affected by atrophy in FTD included the frontal and temporal lobes, particularly the anterior temporal lobe. bvFTD connects to frontal and temporal cortical areas, svPPA mainly impacts the anterior temporal region and nfvPPA targets the inferior frontal gyrus and precentral cortex regions. The apathy-specific network was localized in the orbital frontal cortex and ventral striatum, while the disinhibition-specific network was localized in the bilateral orbital frontal gyrus and right temporal lobe. Apathy and disinhibition atrophy networks resemble known motivational and criminal lesion networks, respectively. A significant correlation was found between the apathy/disinhibition scores and functional connectivity between atrophy maps and the peak of the networks. This study localizes the common network of clinical subtypes and main symptoms in FTD, guiding future FTD neuromodulation interventions.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations31
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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