Altered Functional Brain Connectivity in Mild Cognitive Impairment during a Cognitively Complex Car Following Task
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) can affect multiple cognitive abilities, leading to difficulty in performing complex, cognitively demanding daily tasks, such as driving. This study combined driving simulation and functional magnetic resonance imaging (fMRI) to investigate brain function in individuals with MCI while they performed a car-following task. The behavioral driving performance of 24 patients with MCI and 20 healthy age-matched controls was compared during a simulated car-following task. Functional brain connectivity during driving was analyzed for a separate cohort of 15 patients with MCI and 15 controls. Individuals with MCI had minor difficulty with lane maintenance, exhibiting significantly increased variability in steering compared to controls. Patients with MCI also exhibited reduced connectivity between fronto-parietal regions, as well as between regions involved in cognitive control (medial frontal cortex) and regions important for visual processing (cuneus, angular gyrus, superior occipital cortex, inferior and superior parietal cortex). Greater difficulty in lane maintenance (i.e., increased steering variability and lane deviations) among individuals with MCI was further associated with increased connectivity between the posterior cingulate cortex (PCC) and inferior frontal gyrus, as well as increased intra-cerebellar connectivity. Thus, compared to cognitively healthy controls, patients with MCI showed reduced connectivity between regions involved in visual attention, visual processing, cognitive control, and performance monitoring. Greater difficulty with lane maintenance among patients with MCI may reflect failure to inhibit components of the default-mode network (PCC), leading to interference with task-relevant networks as well as alterations in cerebellum connectivity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».