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Enregistrement W2751734410 · doi:10.3389/fnagi.2018.00039

Resting State BOLD Variability in Alzheimer’s Disease: A Marker of Cognitive Decline or Cerebrovascular Status?

2018· article· en· W2751734410 sur OpenAlexafffund
Vanessa Scarapicchia, Erin L. Mazerolle, John D. Fisk, Lesley Ritchie, Jodie R. Gawryluk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaQueen Elizabeth II Health Sciences CentreNova Scotia Health AuthorityDalhousie UniversityUniversity of CalgaryUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroimagingResting state fMRIFunctional magnetic resonance imagingAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativePsychologyAlzheimer's diseaseBiomarkerCognitionAudiologyMagnetic resonance imagingNeuroscienceDiseaseBrain activity and meditationEpisodic memoryBrain mappingVoxelCognitive declineMedicineInternal medicineDementiaCognitive impairmentElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Alzheimer’s disease (AD) is a neurodegenerative disorder that may benefit from early diagnosis and intervention. Therefore, there is a need to identify early biomarkers of AD using non-invasive techniques such as functional magnetic resonance imaging (fMRI). Recently, novel approaches to the analysis of resting-state fMRI data have been developed that focus on the moment-to-moment variability in the blood oxygen level dependent (BOLD) signal. The objective of the current study was to investigate BOLD variability as a novel early biomarker of AD and its associated psychophysiological correlates. Method: Data were obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) 2 database from 19 participants with AD and 19 similarly-aged controls. For each participant, a map of BOLD signal variability (SDBOLD) was computed as the standard deviation of the BOLD timeseries at each voxel. Group comparisons were performed to examine global differences in resting state SDBOLD in AD versus healthy controls. Correlations were then examined between participant SDBOLD maps and (1) ADNI-derived composite scores of memory and executive function and (2) neuroimaging markers of cerebrovascular status. Results: Between-group comparisons revealed significant (p < 0.05) increases in SDBOLD in patients with AD relative to healthy controls in right-lateralized frontal regions. Lower memory scores and higher WMH burden were associated with greater SDBOLD in the healthy control group (P <0.1), but not individuals with AD. Conclusion: The current study provides proof of concept of a novel resting state fMRI analysis technique that is non-invasive, easily accessible, and clinically compatible. To further explore the potential of SDBOLD as a biomarker of AD, additional studies in larger, longitudinal samples are needed to better understand the changes in SDBOLD that characterize earlier stages of disease progression and their underlying psychophysiological correlates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,086
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,086
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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