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Enregistrement W2105250545 · doi:10.1093/cercor/bhh057

A Voxel-based Morphometric Study to Determine Individual Differences in Gray Matter Density Associated with Age and Cognitive Change Over Time

2004· article· en· W2105250545 sur OpenAlexaff
Danielle J. Tisserand

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGray (unit)Voxel-based morphometryVoxelCognitionPsychologyPrefrontal cortexCognitive declineEffects of sleep deprivation on cognitive performanceMagnetic resonance imagingTemporal lobeAudiologyNeuroscienceWhite matterMedicinePathologyDementiaNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Voxel-based morphometry (VBM) was used to examine the relation between age and gray matter density cross-sectionally and to study the association between gray matter density and longitudinal decline in performance on cognitive tests in healthy, non-demented elderly individuals. Participants were neuropsychologically tested at baseline and again after 3 years. Thirty-seven subjects (mean age 72.5 years) who showed a decline in cognitive test performance at follow-up were compared with 38 individually matched control subjects (mean age 71.8 years) whose performance did not change over time. Magnetic resonance imaging scans were acquired at follow-up and individual differences in regional gray matter density were examined with VBM. The largest age effects were found in various regions in the prefrontal cortex, the (medial) temporal lobes and the striate cortex. Longitudinal cognitive decline was associated with decreased gray matter density in prefrontal areas, the (medial) temporal lobes and the posterior parietal cortex. These findings suggest that prefrontal and temporal cortical regions are of particular relevance both in aging and age-related cognitive decline in healthy elderly individuals.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations276
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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