Normal aging and Parkinson's disease are associated with the functional decline of distinct frontal-striatal circuits
Notice bibliographique
Résumé
Impaired ability to shift attention between stimuli (i.e. shifting attentional 'set') is a well-established part of the dysexecutive syndrome in Parkinson's Disease (PD), nevertheless cognitive and neural bases of this deficit remain unclear. In this study, an fMRI-optimised variant of a classic paradigm for assessing attentional control (Hampshire and Owen 2006) was used to contrast activity in dissociable executive circuits in early-stage PD patients and controls. The results demonstrated that the neural basis of the executive performance impairments in PD is accompanied by hypoactivation within the striatum, anterior cingulate cortex (vACC), and inferior frontal sulcus (IFS) regions. By contrast, in aging it is associated with hypoactivation of the anterior insula/inferior frontal operculum (AI/FO) and the pre-supplementary motor area (preSMA). Between group behavioural differences were also observed; whereas normally aging individuals exhibited routine-problem solving deficits, PD patients demonstrated more global task learning deficits. These findings concur with recent research demonstrating model-based reinforcement learning deficits in PD and provide evidence that the AI/FO and IFS circuits are differentially impacted by PD and normal aging.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».