Structural Brain Volume Covariance Associated with Gait Speed in Patients with Amnestic and Non-Amnestic Mild Cognitive Impairment: A Double Dissociation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gait impairment is observed in early stages of dementia, such as mild cognitive impairment (MCI), and is associated with morphological brain volume changes like atrophy. OBJECTIVE: This study aims to characterize the brain's grey matter (GM) volume covariance associated with gait speed in patients with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) and non-amnestic MCI (naMCI). METHODS: Gait speed was measured in 171 patients with MCI (age 72.0±5.1; 36.8% female; 41 with aMCI and 130 naMCI) at normal and rapid gait speeds. Brain GM covariance networks were computed using voxel-based morphometry, using the main neural correlates of gait speed in each group and for each walking condition as seed regions. RESULTS: Normal gait speed correlated with GM volume in the left frontal cortex in patients with aMCI, and in bilateral caudate and left putamen in those with naMCI. Rapid gait speed correlated with GM volume in the bilateral caudate and right cerebellum in naMCI, but without any GM region in aMCI. For normal gait speed, the left caudate nucleus volume in naMCI covaried with subcortico-frontal regions, while the left frontal cortex covaried with cortical regions involving the frontal cortex in aMCI. For rapid gait speed, subcortico-frontal regions were similar as for normal speed in naMCI. CONCLUSION: Brain GM volume covariance associated with gait speed varies according to the type of MCI; it involved subcortico-frontal regions for patients with naMCI and the frontal cortex in those with aMCI.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».