Diffusion Tensor Imaging Correlates of Cognitive-Motor Decline in Normal Aging and Increased Alzheimer's Disease Risk
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is typically associated with impairments in memory and other aspects of cognition, while deficits in complex movements are commonly observed later in the course of the disease. Recent studies, however, have indicated that subtle deteriorations in visuomotor control under cognitively demanding conditions may in fact be an early identifying feature of AD. Our previous work has shown that the ability to perform visuomotor tasks that rely on visual-spatial and rule-based transformations is disrupted in prodromal and preclinical AD. Here, in a sample of 30 female participants (10 young: mean age = 26.6 ± 2.7, 10 low AD risk: mean age = 58.7 ± 5.6, and 10 high AD risk: mean age = 58.5 ± 6.9), we test the hypothesis that these cognitive-motor impairments are associated with early AD-related brain alterations. Using diffusion-weighted magnetic resonance imaging, we examined changes in white matter (WM) integrity associated with normal aging and increased AD risk, and assessed the relationship between these underlying WM alterations and cognitive-motor performance. Our whole-brain analysis revealed significant age-related declines in WM integrity, which were more widespread in high relative to low AD risk participants. Furthermore, analysis of mean diffusivity measures within isolated WM clusters revealed a stepwise decline in WM integrity across young, low AD risk, and high AD risk groups. In support of our hypothesis, we also observed that lower WM integrity was associated with poorer cognitive-motor performance. These results are the first to demonstrate a relationship between AD-related WM alterations and impaired cognitive-motor control. The application of these findings may provide a novel clinical strategy for the early detection of individuals at increased AD risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».