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Enregistrement W2764327031 · doi:10.1093/brain/awx233

Abnormal intrinsic brain functional network dynamics in Parkinson’s disease

2017· article· en· W2764327031 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBrain · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental HealthUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroscienceParkinson's diseaseDiseaseMedicinePsychologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

See Nieuwhof and Helmich (doi:10.1093/brain/awx267) for a scientific commentary on this article. Parkinson’s disease is a neurodegenerative disorder characterized by nigrostriatal dopamine depletion. Previous studies measuring spontaneous brain activity using resting state functional magnetic resonance imaging have reported abnormal changes in broadly distributed whole-brain networks. Although resting state functional connectivity, estimating temporal correlations between brain regions, is measured with the assumption that intrinsic fluctuations throughout the scan are stable, dynamic changes of functional connectivity have recently been suggested to reflect aspects of functional capacity of neural systems, and thus may serve as biomarkers of disease. The present work is the first study to investigate the dynamic functional connectivity in patients with Parkinson’s disease, with a focus on the temporal properties of functional connectivity states as well as the variability of network topological organization using resting state functional magnetic resonance imaging. Thirty-one Parkinson’s disease patients and 23 healthy controls were studied using group spatial independent component analysis, a sliding windows approach, and graph-theory methods. The dynamic functional connectivity analyses suggested two discrete connectivity configurations: a more frequent, sparsely connected within-network state (State I) and a less frequent, more strongly interconnected between-network state (State II). In patients with Parkinson’s disease, the occurrence of the sparsely connected State I dropped by 12.62%, while the expression of the more strongly interconnected State II increased by the same amount. This was consistent with the altered temporal properties of the dynamic functional connectivity characterized by a shortening of the dwell time of State I and by a proportional increase of the dwell time pattern in State II. These changes are suggestive of a reduction in functional segregation among networks and are correlated with the clinical severity of Parkinson’s disease symptoms. Additionally, there was a higher variability in the network global efficiency, suggesting an abnormal global integration of the brain networks. The altered functional segregation and abnormal global integration in brain networks confirmed the vulnerability of functional connectivity networks in Parkinson’s disease.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,227 · 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