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Enregistrement W2725866395 · doi:10.1093/geroni/igx004.3838

FALLERS AND CORTICAL BRAIN VOLUMES: CROSS-SECTIONAL ANALYSIS IN COGNITIVELY HEALTHY OLDER ADULTS

2017· article· en· W2725866395 sur OpenAlexaff
Olivier Beauchet, Gilles Allali, Joe Verghese

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFrailty in Older Adults
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosterior parietal cortexSomatosensory systemPremotor cortexWhite matterCortex (anatomy)Physical medicine and rehabilitationSecondary somatosensory cortexPsychologyMedicineTemporal cortexNeuroscienceMagnetic resonance imagingAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fall is a consequence of gait instability. Cortical and subcortical abnormalities have been associated with gait instability but not yet with fall. This study aims to compare the global and regional brain subvolumes between healthy fallers and non-fallers. A total of 77 healthy older individuals (23 fallers and 54 non-fallers, 69.8 ± 3.5years; 45.5% female) were included in this study using a cross-sectional design. Based on an a priori hypothesis, the following brain subvolumes were quantified from three-dimensional T1-weighted MRI using FreeSurfer: total white matter abnormalities, total white matter, total cortical and subcortical gray matters, hippocampus, motor cortex, somatosensory cortex, premotor cortex, prefrontal cortex and parietal cortex. Age, sex, body mass index, comorbidities, use of psychoactive drugs, far-distance vision, lower-limb proprioception, depressive symptoms and cognitive scores (Mini-Mental State Examination, Frontal Assessment Battery) were used as covariates. Multiple logistic regressions showed that subvolumes of the somatosensory cortex (P<0.042) and the hippocampus (P<0.042) were increased in fallers compared to non-fallers, even after adjustment for clinical and brain characteristics. The greater subvolumes of somatosensory cortex and hippocampus reported in fallers compared to non-fallers suggest a possible brain compensatory mechanism involving spatial navigation and integration of sensory information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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