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Enregistrement W2128690704 · doi:10.1177/1533317512454710

Contribution of Brain Imaging to the Understanding Of Gait Disorders in Alzheimer’s Disease

2012· review· en· W2128690704 sur OpenAlexafffund
Cédric Annweiler, Olivier Beauchet, Sébastien Celle, Frédéric Roche, Thierry Annweiler, Gilles Allali, Robert Bartha, Manuel Montero‐Odasso

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Alzheimer s Disease & Other Dementias® · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésGaitHyperintensityBasal gangliaNeuroimagingPhysical medicine and rehabilitationDementiaPsychologyNeuroscienceSTRIDEBrain sizeMovement disordersDiseaseMedicineMagnetic resonance imagingPathologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although gait disorders are common in Alzheimer's disease (AD), determining which brain structures and related lesions are specifically involved is a goal yet to be reached. Our objective was to systematically review all published data that examined associations between gait disorders and brain imaging in AD. Of 486 selected studies, 4 observational studies met the selection criteria. The number of participants ranged from 2 to 61 community dwellers (29%-100% female) with prodromal or dementia-stage AD. Quantitative gait disorders (ie, slower gait velocity explained by shorter stride length) were associated with white matter lesions, mainly in the medial frontal lobes and basal ganglia. The nigrostriatal dopamine system was unaffected. Qualitative gait disorders (ie, higher stride length variability) correlated with lower hippocampal volume and function. Gait disorders in AD could be explained by a high burden of age-related subcortical hyperintensities on the frontal-subcortical circuits (nonspecific) together with hippocampal atrophy and hypometabolism (specific).

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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