Predicting follow‐up diagnosis of individuals presenting with uncertain sporadic bvFTD diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Delays in the diagnosis of sporadic behavioral variant of frontotemporal dementia (s-bvFTD) are hindering clinical care and trial enrolment. This delay is attributed to the clinical heterogeneity of s-bvFTD and its overlap with primary psychiatric disorders (PPD). The DIPPA-FTD consortium aims to improve early diagnosis by including individuals with late-onset behavioral change with ambiguous diagnoses that might turn out to be s-bvFTD. Here, we aimed to predict the follow-up diagnosis of these ambiguous cases by applying principal component analysis (PCA) from baseline clinical assessment. METHOD: In a subset (ambiguous=16, s-bvFTD=33, PPD=57) of the ongoing DIPPA-FTD study (de Boer et al., JAD:2024;97(2):963-973), We applied PCA to baseline clinical data, including Addenbrooke's Cognitive Examination-III (ACEIII), Beck Depression Inventory-II (BDI-II), Ekman-35, FTDvsPPD Checklist, Social Norm Questionnaire (SNQ) and Trail Making Test A+B (TMT). We compared Principal Components (PCs) between diagnostic groups, and associations with clinician-rated diagnostic certainty were assessed. Optimal number of k=2 for final clustering was determined using the elbow method on k-means clustering of all 11 PCs. Data-driven clusters and follow-up diagnosis were used to evaluate diagnostic prediction accuracy. RESULT: The first principal component (PC1) explained 43.8% of the variance. Loadings of PC1 are shown in Figure 1. Significant differences were found in PC1 scores between bvFTD, PPD, and Ambiguous cases (all p <0.05, adjusted for multiple testing). Cluster 1 (PC1 mean sore 2.76) consisted predominantly of s-bvFTD cases (78.1%), while cluster 2 (PC1 mean score -1.19) predominantly consisted of PPD cases (73.0%). PC1 and PC2 were selected for a cluster plot (Figure 2). Higher PC1 scores correlated with greater diagnostic certainty for s-bvFTD, while lower PC1 scores indicated higher certainty for PPD (r = 0.74, p <0.001). Among n = 34 thus far known follow-up cases, six ambiguous cases from cluster 2 switched to PPD after one year; two ambiguous cases in cluster 1 and one ambiguous case in cluster 2 remained ambiguous at follow-up; none switched to s-bvFTD (see Figure 3). CONCLUSION: In this pilot, a data-driven approach identified baseline profiles for s-bvFTD and PPD, potentially aiding in an early accurate diagnosis of individuals presenting with late-life behavioral change.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».