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Enregistrement W4407401538 · doi:10.1093/brain/awaf061

Behavioural changes in frontotemporal dementia and their cognitive and neuroanatomical correlates

2025· article· en· W4407401538 sur OpenAlexfundno aff
Matthew A Rouse, Masud Husain, Peter Garrard, Karalyn Patterson, James B. Rowe, Matthew A. Lambon Ralph

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and InnovationMedical Research Council CanadaDepartment of Health and Social CareNIHR Cambridge Biomedical Research CentreWellcome Trust
Mots-clésFrontotemporal dementiaDementiaCognitionNeurosciencePsychologyFrontotemporal lobar degenerationCognitive psychologyMedicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavioural changes are a central feature of frontotemporal dementia (FTD); they occur in both behavioural-variant (bvFTD) and semantic dementia (SD)/semantic-variant primary progressive aphasia subtypes. In this study, we addressed two current clinical knowledge gaps: (i) are there qualitative or clear distinctions between behavioural profiles in bvFTD and SD; and (ii) what are the precise roles of the prefrontal cortex and anterior temporal lobes in supporting social behaviour? Resolving these conundrums is crucial for improving diagnostic accuracy and for the development of targeted interventions to treat challenging behaviours in FTD. Informant questionnaires to assess behavioural changes included the Cambridge Behavioural Inventory-Revised and two targeted measures of apathy and impulsivity. Participants completed a detailed neuropsychological battery to permit investigation of the relationship between cognitive status (including social-semantic knowledge, general semantic knowledge and executive function) with behaviour change in FTD. To explore changes in regional grey matter volume, a subset of patients had structural MRI. Diagnosis-based group comparisons were supplemented by a transdiagnostic approach that encompassed the spectrum of bvFTD, SD and 'mixed' or intermediate cases. Such an approach is sensitive to the systematic graded variation in FTD and allows the neurobiological underpinnings of behaviour change to be explored across an FTD spectrum. We found a wide range of behavioural changes across FTD. Although quantitatively more severe on average in bvFTD, as expected, the item-level analyses found no evidence for qualitative differences in behavioural profiles or 'behavioural double dissociations' between bvFTD and SD. Comparisons of self and informant ratings revealed strong discrepancies in the perspective of the caregiver versus the patient. Logistic regression revealed that neuropsychological measures had better discriminative accuracy for bvFTD versus SD than caregiver-reported behavioural measures. A principal component analysis of all informant questionnaire domains extracted three components, interpreted as reflecting: (i) apathy; (ii) challenging behaviours; and (iii) activities of daily living. More severe apathy in both FTD subtypes was associated with: (i) increased levels of impaired executive function; and (ii) anterior cingulate cortex atrophy. Questionnaire ratings of impaired behaviour were not correlated with either anterior temporal lobe atrophy or degraded social-semantic knowledge. Together, these findings highlight the presence of a wide range of behavioural changes in both bvFTD and SD, which vary by degree rather than quality. We recommend a transdiagnostic approach for future studies of the neuropsychological and neuroanatomical underpinnings of behavioural deficits in FTD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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