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Enregistrement W2977465323 · doi:10.3233/jad-200299

Identification of Earlier Biomarkers for Alzheimer’s Disease: A Multimodal Neuroimaging Study of Individuals with Subjective Cognitive Decline

2020· article· en· W2977465323 sur OpenAlexafffund
Ashleigh F. Parker, Colette M. Smart, Vanessa Scarapicchia, Jodie R. Gawryluk

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroimagingIdentification (biology)DiseaseCognitive declineCognitionPsychologyDementiaAlzheimer's diseaseNeuroscienceMedicineCognitive psychologyPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with subjective cognitive decline (SCD) are thought to be the earliest along the cognitive continuum between healthy aging and Alzheimer's disease (AD). OBJECTIVE: The current study used a multi-modal neuroimaging approach to examine differences in brain structure and function between individuals with SCD and healthy controls (HC). METHODS: 3T high-resolution anatomical images and resting-state functional MRI scans were retrieved for 23 individuals with SCD and 23 HC from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. RESULTS: The SCD and HC groups were not significantly different in age or education level. Voxel-based morphometry results did not show significant differences in grey matter volume between the groups. Functional MRI results revealed significantly greater functional connectivity in the default mode network in regions including the bilateral precuneus cortex, bilateral thalamus, and right hippocampal regions in individuals with SCD relative to controls. Conversely, those with SCD showed decreased functional connectivity in the bilateral frontal pole, caudate, angular gyrus, and lingual gyrus, compared to HC. CONCLUSION: Findings revealed differences in brain function but not structure between individuals with SCD and HC. Overall, this study represents a crucial step in characterizing individuals with SCD, a group recognized to be at increased risk for AD. It is imperative to identify biomarkers of AD prior to significant decline on clinical assessment, so that disease-delaying interventions may be delivered at the earliest possible time point.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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