Role of neuroimaging in multidisciplinary approach towards Non-Alzheimer’s dementia
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is defined as chronic deterioration of intellectual function and cognitive skills significant enough to interfere with the ability to perform daily activities. Recent advances in the treatment of dementia have renewed interest in the use of various neuroimaging techniques that can assist in the diagnosis and differentiation of various subtypes. Neuroimaging and computational techniques have helped the radiological community to monitor disease progression of various neurodegenerative conditions presenting with dementia, such as Alzheimer disease, frontotemporal lobe dementia (FTLD), progressive supranuclear palsy (PSP) and multisystem atrophy-cerebellar variant (MSA-C), and their response to newer therapies. Prompt identification of treatable or reversible forms of dementia, such as tumours, subdural haemorrhage and intracranial dAVF, is crucial for the effective management of these conditions. It is also prudent to recognize the imaging spectrum of metabolic, infective and autoimmune diseases with rapidly progressing dementia, such as methanol toxicity, central pontine myelinolysis (CPM), delayed post hypoxic leukoencephalopathy (DPHL), HIV, Creutzfeldt-Jakob Disease (CJD), Sjogren's syndrome, multiple sclerosis (MS), radiation necrosis and Fragile X-Associated Tremor/Ataxia Syndrome (FXTAS), which are difficult to treat and often require palliative care. This pictorial review emphasizes various non-Alzheimer's dementia entities and discusses their imaging highlights. Teaching Points • Non Alzheimer's dementia constitutes a broad spectrum of conditions. • Neuroimaging plays an important role in differentiating treatable from irreversible dementia. • Neuroimaging is often non-specific in early stages of neurodegenerative conditions with dementia. • Neuroimaging plays an important role in the multimodal approach towards management of dementia.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».