Increased Cortical Thickness in Attentional Networks in Parkinson’s Disease with Minor Hallucinations
Notice bibliographique
Résumé
Hallucinations are common in Parkinson’s disease (PD). Based on functional brain MRI data, hallucinations are proposed to result from alterations in the dorsal attention network (DAN), ventral attention network (VAN), and default mode network. Using structural MRI data from Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI), we examined cortical thickness in these networks in PD patients with ( n=30 ) and without ( n=30 ) minor hallucinations who were matched on multiple clinical characteristics (e.g., age, sex, education, cognitive diagnosis, MoCA score, medication, disease duration, and severity) as well as healthy controls ( n=30 ) matched on demographic variables. Multivariate analyses revealed mild hallucinations to be associated with thicker cortex in the DAN and VAN, and these effects were driven by the left superior precentral sulcus and postcentral sulcus for the DAN and by the right insular gyrus for the VAN. While these findings may seem at odds with prior work showing grey matter reductions, our patients are in earlier stages of the disease than those in other studies. This is consistent with an inverted U-shape pattern of cortical thickness alterations in other neurodegenerative diseases and warrants further investigations in longitudinal studies tracking brain correlates of PD psychosis 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».