Distinct Neural Correlates of Executive Function by Amyloid Positivity and Associations with Clinical Progression in Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to identify the neural basis of executive function (EF) in amnestic mild cognitive impairment (aMCI) according to beta-amyloid (Aβ) positivity. Furthermore, we explored if the identified brain areas could serve as predictors for clinical progression. MATERIALS AND METHODS: F]-florbetapir-positron emission tomography (PET), fluorodeoxyglucose-PET, and EF scores, as well as follow-up clinical severity scores at 1 and 5 years from baseline from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database. The correlations between EF score and regional cerebral glucose metabolism (rCMglc) were analyzed separately for aMCI with low Aβ burden (aMCI Aβ-, n=230) and aMCI with high Aβ burden (aMCI Aβ+, n=268). Multiple linear regression analysis was conducted to investigate the associations between rCMglc and clinical progression. RESULTS: Longitudinal courses differed between aMCI Aβ- and aMCI Aβ+ groups. On average, aMCI Aβ- subjects maintained their level of clinical severity, whereas aMCI Aβ+ subjects showed progression. EF impairment in aMCI Aβ- was related to the anterior cingulate cortex (ACC), whereas that in aMCI Aβ+ was related to Alzheimer's Disease-vulnerable brain regions. ACC and the posterior cingulate cortex were associated with clinical progression in aMCI Aβ- and aMCI Aβ+, respectively. CONCLUSION: Our findings suggest that although MCI subjects showed similar behavioral phenotypes at the time of diagnosis, EF and further progression were associated with different brain regions according to Aβ burden. Clarification of the etiologies and nature of EF impairment in aMCI are critical for disease prognosis and management.
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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 | 0,000 |
| 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 ».