Rhythmic auditory cues shape neural network recruitment in Parkinson's disease during repetitive motor behavior
Notice bibliographique
Résumé
It is well established clinically that rhythmic auditory cues can improve gait and other motor behaviors in Parkinson's disease (PD) and other disorders. However, the neural systems underlying this therapeutic effect are largely unknown. To investigate this question we scanned people with PD and age-matched healthy controls using functional magnetic resonance imaging (fMRI). All subjects performed a rhythmic motor behavior (right hand finger tapping) with and without simultaneous auditory rhythmic cues at two different speeds (1 and 4 Hz). We used spatial independent component analysis (ICA) and regression to identify task-related functional connectivity networks and assessed differences between groups in intra- and inter-network connectivity. Overall, the control group showed greater intra-network connectivity in perceptual and motor related networks during motor tapping both with and without rhythmic cues. The PD group showed greater inter-network connectivity between the auditory network and the executive control network, and between the executive control network and the motor/cerebellar network associated with the motor task performance. We interpret our results as indicating that the temporal rhythmic auditory information may assist compensatory mechanisms through network-level effects, reflected in increased interaction between auditory and executive networks that in turn modulate activity in cortico-cerebellar networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».