Association Between Social Cognition Changes and Resting State Functional Connectivity in Frontotemporal Dementia, Alzheimer’s Disease, Parkinson’s Disease, and Healthy Controls
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the relationship between alterations in resting state functional connectivity and social cognition dysfunction amongst patients with frontotemporal dementia (FTD), Alzheimer’s disease (AD), Parkinson’s disease (PD) and healthy controls (HC). Methods: Fifty-seven participants (FTD=10, AD=18, PD=19, and HC=10) underwent structural and functional imaging and completed the Awareness of Social Inference Test-Emotion Evaluation Test (TASIT-EET), Behavioral Inhibition System/Behavioral Activation System (BIS/BAS) scale, Revised Self-Monitoring Scale (RSMS), Interpersonal Reactivity Index (IRI), and Social Norms Questionnaire (SNQ). A multi-variate pattern analysis (MVPA) was carried out to determine activation differences between the groups. The clusters from the MVPA were used as seeds for the ROI-to-voxel analysis. Relationship between social cognition deficits and uncinate integrity was also investigated. Results: BOLD signal activation differed amongst the four groups of AD, PD, FTD and HC in the left inferior temporal gyrus-anterior division (L-ITG (ant)), right central opercular cortex (R-COp), right supramarginal gyrus, posterior division (R-SMG, post), right angular gyrus (R-AG), and R-ITG. The BOLD co-activation of the L-ITG (ant) with bilateral frontal pole (FP) and paracingulate gyrus was positively associated with IRI-perspective taking (PT) (r = .38, p = .007), SNQ total (r = .37, p = .009) and TASIT-EET (r = .47, p < .001). Conclusion: Patients with neurodegenerative diseases showed alterations in connectivity in brain regions important for social cognition compared with healthy controls. Functional connectivity correlated with performance on social cognition tasks and alterations could be responsible for some of the social cognition deficits observed in all neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 |
| 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 ».