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Enregistrement W2766697581 · doi:10.1503/jpn.160190

Intranetwork and internetwork connectivity in patients with Alzheimer disease and the association with cerebrospinal fluid biomarker levels

2017· article· en· W2766697581 sur OpenAlexvenueno aff
Marina Weiler, Brunno Machado de Campos, Camila Vieira de Ligo Teixeira, Raphael Fernandes Casseb, Ana Flávia Mac Knight Carletti‐Cassani, Jéssica Elias Vicentini, Thamires Naela Cardoso Magalhães, Leda Leme Talib, Orestes Vicente Forlenza, Márcio Luiz Figueredo Balthazar

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychiatry and Neuroscience · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseCerebrospinal fluidAlzheimer's diseaseCorrelationBiomarkerCognitive impairmentDefault mode networkDementiaAssociation (psychology)MedicineInternal medicinePathophysiologyNeurosciencePsychologyCognitionBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In the last decade, many studies have reported abnormal connectivity within the default mode network (DMN) in patients with Alzheimer disease. Few studies, however, have investigated other networks and their association with pathophysiological proteins obtained from cerebrospinal fluid (CSF). METHODS: We performed 3 T imaging in patients with mild Alzheimer disease, patients with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and healthy controls, and we collected CSF samples from the patients with aMCI and mild Alzheimer disease. We analyzed 57 regions from 8 networks. Additionally, we performed correlation tests to investigate possible associations between the networks' functional connectivity and the protein levels obtained from the CSF of patients with aMCI and Alzheimer disease. RESULTS: Our sample included 41 patients with Alzheimer disease, 35 with aMCI and 48 controls. We found that the main connectivity abnormalities in those with Alzheimer disease occurred between the DMN and task-positive networks: these patients presented not only a decreased anticorrelation between some regions, but also an inversion of the correlation signal (positive correlation instead of anticorrelation). Those with aMCI did not present statistically different connectivity from patients with Alzheimer disease or controls. Abnormal levels of CSF proteins were associated with functional disconnectivity between several regions in both the aMCI and mild Alzheimer disease groups, extending well beyond the DMN or temporal areas. LIMITATIONS: The presented data are cross-sectional in nature, and our findings are dependent on the choice of seed regions used. CONCLUSION: We found that the main functional connectivity abnormalities occur between the DMN and task-positive networks and that the pathological levels of CSF biomarkers correlate with functional connectivity disruption in patients with Alzheimer 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.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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