Clinical tools to differentiate behavioural variant frontotemporal dementia from primary psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionLe processus de différenciation entre la variante comportementale de la démence frontotemporale (DFTvc) et les troubles psychiatriques primaires à début tardif est complexe en raison du chevauchement de leurs manifestations cliniques. Ce projet de thèse a évalué la capacité de deux outils diagnostiques complémentaires à améliorer la précision du diagnostic de la DFTvc: les chaînes légères de neurofilament du sérum (sNfL), un biomarqueur liquide de la neurodégénérescence, et la tomographie par émission de positrons (TEP) au [18F] fluorodéoxyglucose (TEP-FDG), un examen de neuroimagerie fonctionnelle.MéthodesPremièrement, nous avons analysé les données de 226 patients de la base de données rétrospective « Diagnostic and Prognostic Precision medicine Algorithm for behavioral variant Frontotemporal Dementia (DIPPA-FTD) » qui ont effectué un examen TEP-FDG au début de leur suivi clinique. Les évaluations visuelles des examens de neuroimagerie ont été comparées aux diagnostics cliniques après ≥1 an, afin de déterminer la précision diagnostique de l’examen TEP-FDG. Deuxièmement, nous avons évalué les mesures longitudinales de sNfL chez 836 adultes âgés de plus de 40 ans avec des troubles psychiatriques en utilisant les données de la Biobanque Signature. Les valeurs sNfL ont été mesurées à quatre moments différents sur une période d’environ 1-2 ans. Les associations entre le sNfL et la sévérité des symptômes psychiatriques chez les patients avec divers troubles psychiatriques ont également été testées.RésultatsL’examen de neuroimagerie TEP-FDG a démontré une excellente précision diagnostique, avec une sensibilité de 87 % et une spécificité de 93 % pour identifier la DFTvc. Seulement 7,1 % des cas de troubles psychiatriques avaient des examens faux positifs. Les niveaux de sNfL sont restés stables au cours du temps dans les troubles psychiatriques. Les symptômes de dépression, d'anxiété et de psychose se sont améliorés avec le temps, mais les corrélations entre le sNfL et la sévérité des symptômes n'étaient pas cliniquement significatifs.ConclusionLe sNfL semble être une caractéristique stable plutôt qu'un marqueur dynamique dans les troubles psychiatriques, contrairement à l'élévation longitudinale de la sNfL attendue dans la DFTvc. L’examen TEP-FDG permet une discrimination robuste entre la DFTvc et les troubles psychiatriques d'apparition tardive, ce qui soutient son utilité dans les processus diagnostiques pour les syndromes comportementaux d'apparition tardive. L'application judicieuse de ces deux outils peut favoriser un diagnostic précoce et précis de la DFTvc et des troubles psychiatriques
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 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».