Altered functional connectivity and performance variability in relapsing–remitting multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with multiple sclerosis (MS) demonstrate slower and more variable performance on attention and information processing speed tasks. Greater variability in cognitive task performance has been shown to be an important predictor of neurologic status and provides a unique measure of cognitive performance in MS patients. OBJECTIVES: This study investigated alterations in resting-state functional connectivity associated with within-person performance variability in MS patients. METHODS: Relapsing-remitting MS patients and matched healthy controls completed structural MRI and resting-state fMRI (rsfMRI) scans, as well as tests of information processing speed. Performance variability was calculated from reaction time tests of processing speed. rsfMRI connectivity was investigated within regions associated with the default mode network (DMN). Relations between performance variability and functional connectivity in the DMN within MS patients were evaluated. RESULTS: MS patients demonstrated greater reaction time performance variability compared to healthy controls (p<0.05). For MS patients, more stable performance on a complex processing speed task was associated with greater resting-state connectivity between the ventral medial prefrontal cortex and the frontal pole. CONCLUSIONS: Among MS patients, greater functional connectivity between medial prefrontal and frontal pole regions appears to facilitate performance stability on complex speed-dependent information processing tasks.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».