Identifying altered resting state network connectivity in Parkinson’s disease with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate brain connectivity associated with Parkinson’s disease patient with mild cognitive impairment during resting-state fMRI Background: Cognitive disturbances in Parkinson’s disease (PD) is one of the factors that detrimentally impacts the patient’s quality of life and contributes to a high disease burden. A quarter of PD patients experience cognitive disturbances when diagnosed with PD and ultimately develop dementia (Hely, Reid et al. 2008). Mild cognitive impairment (MCI) is common in PD and is a prodromal state of dementia. This study aimed to investigate brain connectivity associated with PD-MCI during resting-state fMRI. This may extend understanding of the neurobiology of pre-clinical dementia in PD. Method: 14 PD-MCI, 25 PD-NC (normal cognition) and 22 age and gender-matched healthy controls (HC) were scanned (3T Siemens PRISMA). PD-MCI was diagnosed using a comprehensive cognitive battery according to the recommended diagnostic criteria (Litvan, Goldman et al. 2012). Seed-based functional connectivity analysis was performed to identify altered connectivity between seeds in the default mode networks (DMN), frontoparietal network (FPN), and dorsal attention network (DAN) to other regions between groups. Results: PD-MCI and PD-NC showed no significant difference in PD related measures such as PD duration, UPDRS-III, HY stage, and LEDD. MPFC in DMN to bilateral cerebellar vermis (VI) showed a significant increase in connectivity in PD-MCI compared to PD-NC and HC, with PD-NC having a significant decrease in connectivity compared to both PD-MCI and HC. Compared to PD-NC, PD-MCI showed up-regulated functional connectivity between Left FPF and bilateral IPS seeds in DAN and IFG, STG and parietal regions. However, there was no difference between PD-MCI and HC. Conclusion: Increased functional connectivity between MPFC and bilateral cerebellar vermis in PD-MCI emphasise the important role of the cerebellum in cognition. The previous study also reported the possibility of the compensatory prefrontal cortical-cerebellar loop in PD-MCI (Zhan, Lin et al. 2018). Furthermore, increased functional connectivity in PD-MCI between DAN and other regions could be a compensatory effect. Despite prominent cognitive deficit in PD-MCI, PD-MCI is still not in a state of dementia. Longitudinal studies will provide in-depth knowledge of altered functional connectivity in cognitively impaired PD.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».