Patterns of Longitudinal Neural Activity Linked to Different Cognitive Profiles in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment in Parkinson's disease (PD) has been linked with functional brain changes. Previously, using functional magnetic resonance imaging (fMRI), we reported reduced cortico-striatal activity in patients with PD who also had mild cognitive impairment (MCI) vs. those who did not (non-MCI). We followed up these patients to investigate the longitudinal effect on the neural activity. Twenty-four non-demented patients with Parkinson's disease (non-MCI: 12, MCI: 12) were included in the study. Each participant underwent two fMRIs while performing the Wisconsin Card Sorting Task 20 months apart. The non-MCI patients recruited the usual cognitive corticostriatal loop at the first and second sessions (Time 1 and Time 2, respectively). However, decreased activity was observed in the cerebellum and occipital area and increased activity was observed in the medial prefrontal cortex and parietal lobe during planning set-shift at Time 2. Increased activity in the precuneus was also demonstrated while executing set-shifts at Time 2. The MCI patients revealed more activity in the frontal, parietal and occipital lobes during planning set-shifts, and in the parietal and occipital lobes, precuneus, and cerebellum, during executing set-shift at Time 2. Analysis regrouping of both groups of PD patients revealed that hippocampal and thalamic activity at Time 1 was associated with less cognitive decline over time. Our results reveal that functional alteration along the time-points differed between the non-MCI and MCI patients. They also underline the importance of preserving thalamic and hippocampal function with respect to cognitive decline over time.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».