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Enregistrement W2166681050 · doi:10.1111/jon.12030

Similar Circuits but Different Connectivity Patterns Between The Cerebellum, Basal Ganglia, and Supplementary Motor Area In Early Parkinson's Disease Patients and Controls During Predictive Motor Timing

2013· article· en· W2166681050 sur OpenAlexaff
Ivica Husárová, Michal Mikl, Ovidiu Lungu, Radek Mareček, Jiří Vaníček, Martin Bareš

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroimaging · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Music Perception
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésBasal gangliaMedicineNeuroscienceParkinson's diseaseCerebellumMotor symptomsBasal (medicine)DiseasePhysical medicine and rehabilitationInternal medicineCentral nervous systemPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The cerebellum, basal ganglia (BG), and other cortical regions, such as supplementary motor area (SMA) have emerged as important structures dealing with various aspects of timing, yet the modulation of functional connectivity between them during motor timing tasks remains unexplored. METHODS: We used dynamic causal modeling to investigate the differences in effective connectivity (EC) between these regions and its modulation by behavioral outcome during a motor timing prediction task in a group of 16 patients with early Parkinson's disease (PD) and 17 healthy controls. Behavioral events (hits and errors) constituted the driving input connected to the cerebellum, and the modulation in connectivity was assessed relative to the hit condition (successful interception of target). RESULTS: The driving input elicited response in the target area, while modulatory input changed the specific connection strength. The neuroimaging data revealed similar structure of intrinsic connectivity in both groups with unidirectional connections from cerebellum to both sides of the BG, from BG to the SMA, and then from SMA to the cerebellum. However, the type of intrinsic connection was different between two groups. In the PD group, the connection between the SMA and cerebellum was inhibitory in comparison to the HC group, where the connection was activated. Furthermore, the modulation of connectivity by the performance in the task was different between the two groups, with decreased connectivity between the cerebellum and left BG and SMA and a more pronounced symmetry of these connections in controls. In the same time, there was an increased EC between the cerebellum and both sides of BG with more pronounced asymmetry (stronger connection with left BG) in patients. In addition, in the PD group the modulatory input strengthened inhibitory connectivity between the SMA and the cerebellum, while in the HC group the excitatory connection was slightly strengthened. CONCLUSIONS: Our findings indicate that although early PD subjects and controls use similar functional circuits to maintain a successful outcome in predictive motor timing behavior, the type and strength of EC and its modulation by behavioral performance differ between these two groups. These functional differences might represent the first step of cortical reorganization aimed at maintaining a normal performance in the brain affected by early Parkinson's disease and may have implications for the neuro-rehabilitation field.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations31
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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