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Enregistrement W1573376105 · doi:10.1139/jpn.0603

Brain imaging and cognitive dysfunctions in Huntington’s disease

2006· article· en· W1573376105 sur OpenAlexaffvenue
Alonso Montoya, Bruce H. Price, Matthew Menear, Martín Lepage

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroimagingNeurosciencePsychologyCognitionExecutive functionsFunctional neuroimagingHuntington's diseaseWorking memoryBasal gangliaEpisodic memoryDiseaseEffects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitive declineMedicineDementiaPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent decades have seen tremendous growth in our understanding of the cognitive dysfunctions observed in Huntington's disease (HD). Advances in neuroimaging have contributed greatly to this growth. We reviewed the role that structural and functional neuroimaging techniques have played in elucidating the cerebral bases of the cognitive deficits associated with HD. We conducted a computer-based search using PubMed and PsycINFO databases to retrieve studies of patients with HD published between 1965 and December 2004 that reported measures on cognitive tasks and used neuroimaging techniques. Structural neuroimaging has provided important evidence of morphological brain changes in HD. Striatal and cortical atrophy are the most common findings, and they correlate with cognitive deficits in attention, working memory and executive functions. Functional studies have also demonstrated correlations between striatal dysfunction and cognitive performance. Striatal hypoperfusion and decreased glucose utilization correlate with executive dysfunction. Hypometabolism also occurs throughout the cerebral cortex and correlates with performance on recognition memory, language and perceptual tests. Measures of presynaptic and postsynaptic dopamine biochemistry have also correlated with measurements of episodic memory, speed of processing and executive functioning. Aided by the results of numerous neuroimaging studies, it is becoming increasingly clear that cognitive deficits in HD involve abnormal connectivity between the basal ganglia and cortical areas. In the future, neuroimaging techniques may shed the most light on the pathophysiology of HD by defining neurodegenerative disease phenotypes as a valuable tool for knowing when patients become "symptomatic," having been in a gene-positive presymptomatic state, and as a biomarker in following the disease, thereby providing a prospect for improved patient care.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations264
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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