Neuropsychiatric and behavioral symptom clusters in frontotemporal dementia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-Alzheimer's disease dementias, including frontotemporal dementia (FTD) can be difficult to characterize due to the predominance of distinct behavioral and neuropsychiatric symptoms. Widely used measurement tools lack structure and objectivity. Objective: The purpose of this study was to use systematic direct observation of neuropsychiatric and behavioral symptoms, via the Neurobehavioral Rating Scale (NBRS), to characterize clusters of behavioral and neuropsychiatric symptoms in FTD and examine how selected symptom clusters correlate with structural neuroimaging. Methods: We performed a factor analysis on the NBRS data from 172 patients with FTD and examined the neural correlates of the selected symptom clusters in a subsample of 67 patients. Results: Six factors accounted for 56% of total variance across NBRS item scores: Apathy/Blunting, Agitation/Disinhibition, Cognitive/Language, Planning/Insight, Anxiety/Lability, and Psychosis. Symptom clusters showed significant associations with specific regions of cortical thinning: Agitation/Disinhibition with bilateral frontal regions, and Cognition/Language with the left bank of the superior temporal sulcus and supramarginal regions. Conclusions: The selected symptom clusters associated with known regions of atrophy in FTD. The NBRS is an effective observational measure that may extend characterization and understanding of FTD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».