P.002 Distinct neuropsychiatric symptom trajectories in frontotemporal dementia across genetic mutations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Frontotemporal dementia (FTD) often presents with varying neuropsychiatric symptoms (NPS), which may differ based on genetic mutations. We hypothesized distinct NPS trajectories in FTD progression among carriers of chromosome 9 open reading frame 72 (C9orf72), progranulin (GRN), and microtubule-associated protein tau (MAPT) mutations. Methods: We analyzed 1662 participants from ALLFTD, including 342 C9orf72, 148 GRN, 168 MAPT mutation carriers, and 1004 noncarriers. We categorized participants into four stages based on CDR plus NACC FTLD global scores: 1) Presymptomatic (consistent CDR=0), 2) Early conversion (CDR increasing from 0 to 0.5), 3) Advanced conversion (CDR increasing from 0.5 to ≥1.0), and 4) Symptomatic (CDR>1.0). The Neuropsychiatric Inventory-Questionnaire (NPI-Q) assessed NPS changes, analyzed using a mixed-effects model, accounting for age and baseline scores. Results: Our results indicated similar NPS trajectories in the presymptomatic stage for all groups. Notably, during early conversion, C9orf72 and GRN carriers exhibited significantly higher NPI-Q score increases than MAPT carriers, primarily in psychosis and hyperactivity domains. In later stages, increases in NPS were similar across groups. Conclusions: This study suggests familial FTD progression, particularly in TDP-43 pathology, may involve more severe NPS like psychosis or hyperactivity, differing from tau pathology or sporadic FTD. Further research is needed to explore these distinct trajectories.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».