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Enregistrement W2888465170 · doi:10.3389/fnins.2018.00576

MRI Asymmetry Index of Hippocampal Subfields Increases Through the Continuum From the Mild Cognitive Impairment to the Alzheimer's Disease

2018· article· en· W2888465170 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHemispheric Asymmetry in Neuroscience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationBioClinicaF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaBiogenU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésHippocampal formationPsychologyHippocampusDementiaAudiologyCognitive impairmentForgettingAsymmetryAlzheimer's diseaseNeuroscienceInternal medicineCognitionMedicineCardiologyDiseaseCognitive psychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: It is well known that the hippocampus presents significant asymmetry in Alzheimer’s disease (AD) and that difference in volumes between left and right exists and varies with disease progression. However, few works investigated whether the asymmetry degree of subfields of hippocampus changes through the continuum from Mild Cognitive Impairment (MCI) to AD. Thus, aim of the present work was to evaluate the Asymmetry Index (AI) of hippocampal substructures as possible MRI biomarkers of Dementia. Moreover, we aimed to assess whether the subfields presented peculiar differences between left and right hemispheres. We also investigated the relationship between the asymmetry magnitude in hippocampal subfields and the decline of verbal memory as assessed by Rey’s auditory verbal learning test (RAVLT). Methods: Four-hundred subjects were selected from ADNI, equally divided into healthy controls (HC), AD, stable MCI (sMCI) and progressive MCI (pMCI). The structural baseline T1s were processed with FreeSurfer 6.0 and volumes of whole hippocampus (WH) and 12 subfields were extracted. The AI was calculated as: (|Left-Right|/(Left+Right))*100. ANCOVA was used for evaluating AI differences between diagnoses, while paired t-test was applied for assessing changes between left and right volumes, separately for each group. Partial correlation was performed for exploring relationship between RAVLT summary scores (Immediate, Learning, Forgetting, Percent Forgetting) and hippocampal substructures AI. The statistical threshold was Bonferroni corrected p<0.05/13=0.0038. Results: We found a general trend of increased degree of asymmetry with increasing severity of diagnosis. Indeed, AD presented the higher magnitude of asymmetry compared with HC, sMCI and pMCI, in the WH (AI mean 5.13±4.29 SD) and in each of its twelve subfields. Moreover, we found in AD a significant negative correlation (r =-0.33, p=0.00065) between the AI of parasubiculum (mean 12.70±9.59 SD) and the RAVLT Learning score (mean 1.70±1.62 SD). Conclusions: Our findings showed that hippocampal subfields AI varies differently among the four groups HC, sMCI, pMCI and AD. Moreover, we found - for the first time - that hippocampal substructures had different sub-patterns of lateralization compared with the whole hippocampus. Importantly, the severity in learning rate was correlated with pathological high degree of asymmetry in parasubiculum of AD patients.

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)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,259 · 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