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Enregistrement W6957985105 · doi:10.60692/qxwvq-12f63

Neuropsychiatric Symptoms as Predictors of Clinical Course in Neurodegeneration. A Longitudinal Study

2019· article· en· W6957985105 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionLongitudinal studyPsychopathologyDiseaseCognitive declineAlzheimer's diseaseMemory clinicEffects of sleep deprivation on cognitive performanceDepressive symptoms

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: To study the extent that neuropsychiatric symptoms (NPS) influence the cognitive and functional decline in frontotemporal degeneration (FTD) and Alzheimer's disease (AD). Methods: We assessed the progression of NPS and their influence on cognitive and functional progression in a group of FTD [n=36] and AD patients [n=47] at two different stages of the disease (2.5 years). A standardized scale was used to assess NPS - Columbia University Scale for Psychopathology in Alzheimer's Disease (CUSPAD), which tracks different symptoms including depression, psychotic symptoms, as well as sleep, and conduct problems. In addition, in a subsample of patients (AD n=14 and FTD n= 14), we analyzed another group of NPS by using the Neuropsychiatric Inventory (NPI). Cognitive declines were tracked by using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Mini-mental state examination (MMSE); and functionality was tracked by using the Lawton scale and the Barthel Index. Results: The presence of NPS impacts cognitive and functional decline in both groups of patients 2.5 years after disease onset. However, we observed a dissociable profile of the affectation of NPS in each group. In the AD group, results indicate that the progression of depressive symptoms and sleep problems predict cognitive and functional decline. In contrast, the progression of a mixed group of NPS including conduct problems and delusions predict cognitive and functional decline in FTD. Conclusion: The presence of NPS have a critical impact on the prediction of cognitive decline in FTD and AD patients after 2.5 years of disease progression. Our results demonstrate the importance of assessing different types of NPS in neurodegenerative disorders which in turn, predict disease progression. Future studies should assess the role of NPS in predicting different neurocognitive pathways and in neurodegeneration. Keywords: Frontotemporal dementia, Alzheimer's disease, behavioral disturbances, depression, cohort studies, assessment of cognitive disorders/dementia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,326
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 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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