Cognitive Correlates of Anterolateral Entorhinal Cortex Volume Differences in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease pathology first appears in the medial temporal lobe (MTL): in particular, in the anterolateral region of the entorhinal cortex (alERC). However, the scientific community has only recently begun to appreciate the importance of the subdivision of the human entorhinal cortex, and as such, our understanding of the alERC’s cognitive roles and how it fits into models of MTL function remains limited. In this dissertation, I describe a series of studies inspired by findings from the animal literature, which shed light on the cognitive functions supported by the alERC. Using structural volumetry, I quantified the volumes of the alERC and other MTL regions in a group of ostensibly healthy older adults with varying degrees of cognitive decline. I compared participants’ structural differences to their performance on behavioral tasks that we hypothesized represented cognitive functions supported by the alERC. Specifically, I investigated how alERC structural differences were related to performance on the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), a standard neuropsychological assessment used in the diagnosis of AD (Chapter 2), as well as eyetracking-based behavioral tasks assessing intra-item configural processing (Chapter 3) and object-in-place memory (Chapter 4), cognitive functions which the rodent literature suggest are supported by the alERC. I found that participants who scored below the MoCA threshold score (indicating possible AD) had smaller alERC volumes (Chapter 2), demonstrating that alERC volume is related to cognitive decline. Further, intra-item configural processing – regardless of an object’s novelty – was strongly predicted by alERC volume, but not by the volume of any other MTL subregion (Chapter 3). Finally, alERC (and parahippocampal cortex) volume was also related to object-in-place memory for items in everyday scenes, but no such relationship was found for object-trace memory (Chapter 4). Together, these studies suggest that the alERC may support aspects of the spatial processing of objects, advancing our understanding of the cognitive correlates of the alERC. More pragmatically, the alERC-specific tasks I developed may prove useful in early screening for AD and evaluating its progression.
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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) | 0,002 | 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 ».