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Enregistrement W7117293752 · doi:10.1002/alz70857_105621

Cognitive and Behavioral Abnormalities in FTD Mutation Carriers: Insights into Shared Mechanisms with ADD/ADHD Disorder

2025· article· en· W7117293752 sur OpenAlexaff
Yara Alkhodair, Ian R. Mackenzie, Emily Dwosh, Howard J. Rosen, Brad F Boeve, Adam L. Boxer, Hsiung Gd

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalVancouver Coastal HealthPositive Living Society of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionNeurodevelopmental disorderMutationMechanism (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Frontotemporal dementia (FTD) is a neurodegenerative disorder marked by early impairments in executive function and altered prefrontal neural circuitry. These traits are also observed in Attention Deficit Disorder (ADD) and Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), suggesting the possibility of shared mechanisms and a role for developmental neurocognitive factors in the onset of FTD. High-penetrance mutations in GRN, C9orf72, and MAPT increase FTD risk and are suspected to influence neurodevelopment. This study hypothesizes that pre-symptomatic carriers of these mutations exhibit cognitive and behavioral traits that overlap with those observed in ADD/ADHD. METHOD: This cross-sectional study analyzed participants from the ARTFL-LEFFTDS Longitudinal FTLD (ALLFTD) Study. Inclusion criteria restricted the sample to mutation carriers with pathogenic variants in GRN, C9orf72, or MAPT while excluding individuals with prior psychiatric diagnoses (e.g., bipolar disorder, major depressive disorder) and those taking antipsychotic or anxiolytic medications to avoid potential confounding effects on test validity and interpretation. The final sample included N = 338 participants, categorized as pre-symptomatic mutation carriers (N = 227) or asymptomatic noncarriers (N = 111). To assess potential overlaps with ADD/ADHD traits, a targeted subset of measures reflecting executive function, working memory, attention, social behavior, and hyperactivity were extracted from validated cognitive and neuropsychiatric assessments. Mutation carriers were further classified as either converters (N = 20) who progressed to symptomatic FTD (CDR ≥ 1) or non-converters (N = 95) who remained asymptomatic. Only pre-conversion scores were analyzed for converters. Group comparisons were conducted using general linear models adjusted for age and sex. RESULT: Pre-symptomatic mutation carriers showed significantly lower verbal fluency (p = 0.004) and a trend toward reduced working memory (p = 0.05) compared to noncarriers. Converters exhibited poorer overall cognitive performance (p <0.0001), verbal fluency (p = 0.001), and memory and attention (p = 0.04) compared to non-converters. Converters demonstrated higher Neuropsychiatric Inventory scores (p = 0.0001), particularly in hyperactivity (p = 0.003), reflecting greater behavioral disturbances. CONCLUSION: Baseline impairments in cognitive function, memory, and neuropsychiatric profiles distinguish converters from non-converters, highlighting overlaps between ADD/ADHD traits and prodromal FTD. These findings suggest shared neurobiological mechanisms and underscore the need for mutation-specific studies to further explore the neurodevelopmental factors driving FTD progression.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,293 · 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
Publié2025
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