Untangling Alzheimer's Disease Clinicoanatomical Heterogeneity Through Selective Network Vulnerability - An Effort to Understand a Complex Disease
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
Alzheimer's disease (AD) is a clinically, anatomically and biologically heterogeneous disorder encompassing a wide spectrum of cognitive profiles, ranging from the typical amnestic syndrome to visuospatial changes in posterior cortical atrophy, language deficits in primary progressive aphasia and behavioural/executive dysfunctions in anterior variants. With the emergence of functional imaging and neural network analysis using graph theory for instance, some authors have hypothesized that this phenotypic variability is produced by the differential involvement of large-scale neural networks - a model called 'molecular nexopathy'. At the moment, however, the hypothesized mechanisms underlying AD's divergent network degeneration remain speculative and mostly involve selective premorbid network vulnerability. Herein we present an overview of AD's clinicoanatomical variability, outline functional imaging and graph theory contributions to our understanding of the disease and discuss ongoing debates regarding the biological roots of its heterogeneity. We finally discuss the clinical promises of statistical signal processing disciplines (graph theory and information theory) in predicting the trajectory of AD variants. This paper aims to raise awareness about AD clinicoanatomical heterogeneity and outline how statistical signal processing methods could lead to a better understanding, diagnosis and treatment of AD variants in the future.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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