MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2033328586 · doi:10.1016/j.jalz.2012.05.2076

P3‐402: Detection of PCC functional connectivity characteristics in subcortical vascular mild cognitive impairment: A resting‐state fMRI study

2012· article· en· W2033328586 sur OpenAlexaboutno aff
Han Yin, Liye Yi, Jinhui Wang

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResting state fMRINeuroimagingDiffusion MRIMedicinePosterior cingulateDementiaMontreal Cognitive AssessmentNeuroscienceSpatial normalizationNeurologyPsychologyTemporal lobeVoxelCognitive impairmentCognitionInternal medicineRadiologyMagnetic resonance imagingDiseaseEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subcortical vascular mild cognitive impairment (svMCI) is known to be a prodromal stage of subcortical vascular dementia (SVaD) (1-3) who may also developed to mixed Alzheimer's disease (AD) (4). Based on position emission tomography (PET) (5) and structural MRI (sMRI) (3) data sets, neuroimaging studies showed that functional and structural deficits in the cortical brain regions [e.g., the medial frontal cortex, the posterior cingulate cortex (PCC) and the medial temporal lobe] and the subcortical brain regions (e.g., the thalamus and the caudate) in svMCI. Increasing evidence from diffusion tensor imaging (DTI) studies (6, 7) suggested that these locally deficits might arise from disturbances of fiber connections. To explore the brain network deficits in svMCI, we employed the regions of interest (ROI) based functional connectivity (FC) method investigating FC alterations in the svMCI patients. Fifty-four right-handed participants, including 26 svMCI patients and 28 healthy controls (HC) participated in this study. The recruited patients were outpatients who were registered at the neurology department of Xuanwu Hospital, Capital Medical University, Beijing, China. All images were acquired using a 3.0 T Siemens scanner at Xuanwu Hospital, Capital Medical University. Functional MRI data was preprocessed usingSPM5 package (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm), including slice timing, head motion correction, spatial normalization (through structural images), spatial smoothing (radius = 6mm) and temporal filtering (0.01 - 0.08 Hz). The resultant functional images were subject to voxel based Functional connectivity computation using REST software (www.restfmri.net) with the PCC (0,-52,22; radius = 5mm) as the ROI. Then, a Fisher z-transform was applied to normalize the correlation coefficients. To determine between-group differences in FC, multiple linear regression analyses were separately performed with age, gender and years of education as covariates. All results were presented at the statistical threshold of P < 0.05 for individual voxel combined with P < 0.05 for spatial cluster size determined by Monte Carlo simulations (8). Compared with normal controls, widespread PCC related functional connectivity changes were found in the svMCI patients.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications→Travaux en français237 207→