Functional Activity and Connectivity Differences of Five Resting-State Networks in Patients with Alzheimer's Disease or Mild Cognitive Impairment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to investigate the activity within and the connectivity between resting state networks (RSNs) in healthy subjects and patients with Alzheimer's disease (AD) or mild cognitive impairment (MCI). Magnetic resonance imaging (MRI) and resting-state MRI were performed on patients diagnosed with AD (n=18) or MCI (n=16) and on healthy subjects (n=18) with matching demographic characteristics (age, sex, and education level). Independent component analysis and Granger causality analysis (GCA) were used during image postprocessing. We calculated 'In + Out degree' for each RSN. Then, we investigated the relationships between "In + Out degree" of each brain network and the cognitive behavioural data. RSNs were obtained using the optimal matching method. The core areas of the five RSNs were similar between the AD, MCI, and healthy control groups, but the activity within these five RSNs was significantly lower in the AD and MCI groups than in the healthy control group (P<0.01, false discovery rate corrected). The GCA results showed that the connectivity between the five RSNs, particularly the connectivity from the default mode network (DMN) to the other RSNs, was slightly lower in MCI patients and was significantly lower in AD patients than in healthy subjects. In contrast, increased connectivity was evident between the memory network and the executive control network in the AD and MCI patients. The "In + Out degree" of the DMN negatively correlated with the Montreal Cognitive Assessment score in AD patients (R=-0.43, P<0.05). In conclusion, the activity within RSNs and the connectivity between RSNs differed between AD patients, MCI patients, and normal individuals; these results provide an imaging reference for the diagnosis of AD and the measurement of disease progression and reveal insight into the pathogenesis of AD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle