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Enregistrement W2283033204 · doi:10.1016/j.jalz.2016.01.007

Pathoconnectomics of cognitive impairment in small vessel disease: A systematic review

2016· review· en· W2283033204 sur OpenAlexafffund
Ayan Dey, Vess Stamenova, Gary R. Turner, Sandra E. Black, Brian Levine

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreBaycrest HospitalYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésNeuroscienceCognitionNeuroimagingDiseaseDementiaPsychologyHyperintensityCognitive impairmentFunctional magnetic resonance imagingWhite matterMagnetic resonance imagingMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Cerebral small vessel disease (CSVD) is a highly prevalent condition associated with diffuse ischemic damage and cognitive dysfunction particularly in executive function and attention. Functional brain imaging studies can reveal mechanisms of cognitive impairment in CSVD, although findings are mixed. METHODS: A systematic review integrating findings from functional magnetic resonance imaging and electroencephalography in CSVD is involved. RESULTS: CSVD damages long-range white matter tracts connecting nodes within distributed brain networks. It also disrupts frontosubcortical circuits and cholinergic fiber tracts mediating attentional processes. These changes, illustrated within a model of network dynamics, synergistically relate to neurodegenerative pathology contributing to dementia. DISCUSSION: The effects of CSVD on attention and executive functioning are best understood within a network model of cognition as revealed by functional neuroimaging. Analysis of network function in CSVD can improve characterization of disease severity and treatment effects, and it can inform theoretical models of brain function.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations98
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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