Disruptions in Brain Networks of Older Fallers Are Associated with Subsequent Cognitive Decline: A 12-Month Prospective Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment and impaired mobility are major public health concerns. There is growing recognition that impaired mobility is an early biomarker of cognitive impairment and dementia. The neural basis for this association is currently unclear. We propose disrupted functional connectivity as a potential mechanism. In this 12-month prospective exploratory study, we compared functional connectivity of four brain networks- the default mode network (DMN), fronto-executive network (FEN), fronto-parietal network (FPN), and the primary motor sensory network (SMN)--between community-dwelling older adults with ≥ two falls in the last 12 months and their non-falling counterparts (≤ one fall in the last 12 months). Functional connectivity was examined both at rest and during a simple motor tapping task. Compared with non-fallers, fallers showed more connectivity between the DMN and FPN during right finger tapping (p = 0.04), and significantly less functional connectivity between the SMN and FPN during rest (p ≤ 0.05). Less connectivity between the SMN and FPN during rest was significantly associated with greater decline in both cognitive function and mobility over the12-month period (r = -0.32 and 0.33 respectively; p ≤ 0.04). Thus, a recent history of multiple falls among older adults without a diagnosis of dementia may indicate sub-clinical changes in brain function and increased risk for subsequent decline.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».