The cerebellum shrinks faster than normal ageing in <scp>A</scp>lzheimer's disease but not in mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While acceleration in age-related cerebral atrophy has been well documented in Alzheimer's disease, the cerebellar contributions to this effect have not been thoroughly investigated. OBJECTIVE: This study investigated cerebellar volume and atrophy rate using magnetic resonance imaging in individuals with normal cognition (CN), mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer's disease (AD). METHODS: Two hundred twenty-nine CN, 398 MCI and 191 AD participants of stage I ADNI database with screening scans were evaluated for cerebellar volume. Of those, 758 individuals with two or more follow-up scans were categorized into stable, converted, and reverted CN, MCI and AD and evaluated for cerebellar atrophy rate. RESULTS: Cerebellar volume was 2.5% larger in CN than in those with AD but there were no differences between CN and MCI and MCI and AD in cross-sectional analysis. Similarly, the atrophy rate was 49% larger in AD and 64% larger in MCI who converted to AD but no difference was detected between CN and MCI. There were no association between education and APOEe4 and cerebellar volume or cerebellar atrophy across the diagnostic groups. CONCLUSION: Cerebellar atrophy contributes to Alzheimer's clinical progression but mostly at the late stage of the disease. However, even in the late stage shrinkage rate is less than the average of the shrinkage in the cerebrum and is not associated with AD moderators. This suggests that cerebellar involvement is secondary to cerebral involvement and can be due to network connection spread regardless of the primary pathology. Hum Brain Mapp, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Hum Brain Mapp 38:3141-3150, 2017. © 2017 The Authors Human Brain Mapping Published by Wiley Periodicals, Inc. Hum Brain Mapp 38:3141-3150, 2017. © 2017 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».