Functional <scp>MRI</scp> technologies in the study of medication treatment effect on Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common cause of late-life dementia. Characterized by progressive neurodegeneration, the disease is expressed as gradual memory loss together with decline in cognitive abilities and other brain functions. Despite extensive research over the past decade, the cause and cure of AD both remain largely unknown. Several AD-associated deficits have been targeted for interventions, including those based on amyloid-beta, tau, and inflammation hypotheses. Only 2 types of medications-cholinesterase inhibitors and memantine-have been approved, to control the cognitive symptoms of AD such as the loss of memory, language, and executive function. Noninvasive in vivo functional magnetic resonance imaging (MRI) technologies, including the blood oxygen level-dependent functional MRI, arterial spin labeling-based perfusion MRI, and the proton magnetic resonance spectroscopy have been used to study the effect of ChEIs and memantine in the brain. Most of these studies have demonstrated increased functional activation and connectivity, increased regional brain blood flow and volume post-treatment, and positive responses of critical brain metabolites reflecting neuronal status and functionality in patients with AD and mild cognitive impairment. The findings have contributed to the understanding of the mechanisms underlying the medication treatments and support the crucial role of functional MRI technologies in the development and refinement of AD medication therapies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».