The Diagnostic Challenges of Late-onset Neuropsychiatric Symptoms and Early-onset Dementia: A Clinical and Neuropathological Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of new-onset neuropsychiatric symptoms in middle age presents a diagnostic challenge, particularly when differentiating between a primary psychiatric disorder and an early neurodegenerative disease. The discrepancy between bedside clinical diagnosis and subsequent neuropathological findings in such cases further highlights the difficulty of accurately predicting pathology, especially when there are no evident focal lesions or changes in brain volume. Here we present the case of a 59-year-old woman with inconclusive neuroimaging who exhibited pronounced neuropsychiatric and behavioral symptoms initially suggestive of a mood disorder, then of behavioral variant frontotemporal dementia. However, upon autopsy, we identified coexisting Lewy body disease pathology and tau-related changes, including argyrophilic grain disease and primary age-related tauopathy. This case illustrates the challenges encountered when diagnosing late-onset neuropsychiatric symptoms, emphasizes the link between such symptoms and early-onset dementia and argyrophilic grain disease, and contributes to our understanding of the impact of mixed neuropathology in this population. Accurate diagnosis is essential for the development of molecular-specific therapies and, as well as for accurate prognosis and enrollment in clinical trials.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».