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Enregistrement W2897306526 · doi:10.1016/j.jalz.2018.06.422

P1‐413: REPEATED EXPOSURE TO FAMILIAR MUSIC ALTERS FUNCTIONAL CONNECTIVITY IN ALZHEIMER'S DISEASE

2018· article· en· W2897306526 sur OpenAlexaffabout
Melissa Leggieri, Corinne E. Fischer, Nathan W. Churchill, Luis Fornazzari, Joseph Barfett, David G. Muñoz, Michael H. Thaut, Veronica Vuong, Tom A. Schweizer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefault mode networkCognitionResting state fMRIPsychologyMontreal Cognitive AssessmentNeuroimagingFunctional connectivityInferior parietal lobuleFunctional neuroimagingAudiologySpouseNeuroscienceAlzheimer's diseaseMedicineCognitive impairmentDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Music-based interventions have demonstrated to improve behaviour and cognition for Alzheimer's disease (AD) persons. AD is characterised by disruption of resting-state networks, particularly decreased functional connectivity within the Default Mode Network (DMN). Neuroimaging studies in healthy controls suggest music exposure elicits functional connectivity changes in areas involved in cognition, including the DMN. Our study is the first to use neuroimaging to determine whether daily exposure to long-known music can alter functional brain connectivity (FC) and improve cognitive outcomes in persons with Mild Cognitive Impairment (MCI) and early AD. We recruited 11 persons with MCI or early AD (Table 1). Prior to participation, participants were asked about their music listening habits and music known to them for minimum 20 years. Participants completed a three-week at-home MI where they listened to a playlist of long-known music created for them for 1h/day on an MP3 player. Compliance was tracked with a daily log completed by the participant and validated by a spouse or caregiver. Participants visited St Michael's Hospital once before MI initiation and at MI completion. Each session included cognitive testing (Montreal Cognitive Assessment (MoCA)) and resting-state fMRI. Compared to pre-MI scans, analysis found whole-brain significant differences in FC post-MI (Figure 1). Repeated exposure to music showed a trend toward decreased FC outside the DMN. Increased FC was found within the DMN, including between the medial prefrontal cortex and inferior parietal lobule. Additionally, increases in FC were found in areas involved in emotion processing such as within the orbitofrontal cortex and between the amygdala and cerebellum. Although non-significant, cognitive scores increased post-MI (Table 2). Axial (a) and sagittal (b) brain maps showing significant changes in functional connectivity pre- and post-MI (Bonferroni correction = 0.01). Our study is first to provide empirical evidence that a structured listening regiment to long-known music accessing long-term musical memory systems can change brain FC in persons developing AD. Specifically, long-known music can increase FC in the DMN, a network found to have decreased FC in AD and is implicated in cognitive functioning, as well as emotion processing areas. These results give preliminary insight into the plasticity mechanisms by which music may modulate emotional and executive networks to improve cognition and behaviour in AD.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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