Functional Connectivity Changes Across the Spectrum of Subjective Cognitive Decline, Amnestic Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The abnormality occurs at molecular, cellular as well as network levels in patients with Alzheimer’s disease (AD) prior to diagnosis. Most previous connectivity studies were conducted at 1 out of 3 (local, meso and global) scales in subjects covering only part of the entire AD spectrum (subjective cognitive decline, SCD; amnestic mild cognitive impairment, aMCI; and then fully manifest AD). Data interpretation within the framework of disease progression is thus difficult. The current study included 3 age- and sex-matched cohorts: SCD (n=32), aMCI (n=37) and fully-established AD (n=30). A group of healthy elderly subjects (n=40) was included as normal control (NC). Network connectivity was examined at the local (degree centrality), meso (subgraph centrality), and global (eigenvector and page-rank centralities) levels. In compared to NC, SCD subjects had isolated decrease of subgraph centrality in primary (somatomotor and visual) networks. aMCI subjects had decreased centralities at all 3 scales in associative (frontoparietal control, dorsal attention, limbic and default) networks. AD subjects had increased centrality at the global scale in all 7 networks. There was a positive association between MoCA scores and DC in the frontoparietal control network in SCD, a negative relationship between MMSE scores and EC in the somatomotor network in AD. These findings suggest that the primary network is impaired as early as in SCD. Impairment in the associative network also starts at the local level at this stage and may contribute to the cognitive decline. As associative network impairment extends from local to meso and global scales in aMCI, compensatory mechanisms in the primary network are activated.
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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 ».