Deficits in executive function and suppression of default mode network in obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although nutritional and metabolic factors are well established in obesity, neurocognitive determinants are less understood. Using data from the Human Connectome Project, this study concurrently investigated neurocognitive performance, neural activation during a working memory task, and cortical brain morphometry in relation to obesity in a group of young adults, 22-35 years old. METHODS: ). Performance tests comprised a battery of behavioral neurocognitive assessments. Neural activity was measured as blood-oxygenation-level-dependent (BOLD) activity during an N-Back task using functional magnetic resonance imaging (fMRI). Cortical morphometry included indices of volume, thickness, and surface area. RESULTS: Relative to the control group, the obese group exhibited significantly worse performance in terms of the National Institutes of Health Toolkit (NIH) 9-Hole Peg Board, Penn Working Memory Test, Delay Discounting, Penn Progressive Matrices, NIH Picture Vocabulary Test, Dimensional Change Card Sort Test and the in-scanner N-Back working memory test (FDR-corrected ps<0.05; ds = 0.231-0.405). The obese group also exhibited significantly greater BOLD activation in N-Back task-negative regions, including the ventromedial prefrontal cortex, posterior cingulate, and right precentral gyrus (FDR-corrected ps<0.05). Supplemental functional connectivity analyses provided evidence that the implicated regions were part of the default mode network. Significant differences in morphometry were present in the medial orbitofrontal cortex, rostral anterior cingulate cortex, inferior and superior parietal gyri, and temporal pole (FDR-corrected p<0.001). A data-driven integrative model classified 73.8% of participants correctly. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: This multimodal investigation suggests diverse aspects of neurocognition are associated with obesity, particularly implicating deficits in executive function and ineffective suppression of the default mode network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».