Default Mode Network Lateralization and Memory in Healthy Aging and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Lateralization of default mode network (DMN) functioning has been shown to change with age. Similarly, lateralization of frontal lobe function has been shown to decline in age. The impact of amyloid pathology and the progression of Alzheimer's disease (AD) on resting state lateralization has not been investigated. Due to the preferential involvement of the left hemisphere in verbal tasks, there may be a benefit to higher levels of left-lateralization in the performance of verbal memory tasks. Here we compared functional lateralization of the anterior and posterior DMN between four groups of participants: amyloid negative (Aβ-) and amyloid positive (Aβ+) groups with normal cognition (NC), and Aβ+ groups with mild cognitive impairment (Aβ+MCI) or dementia (Aβ+AD). Differences were evident between groups in posterior DMN; the Aβ-NC group was more left-lateralized than both cognitively impaired Aβ+ groups. There was no difference in anterior DMN. No differences in overall network connectivity between groups were observed, suggesting that the functional lateralization finding is not secondary to general changes in connectivity. Left-lateralization of both networks was associated with better verbal recall performance. Older subjects, overall, had less left functional lateralization of the anterior DMN.
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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 | 0,001 | 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 ».