MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3001702719 · doi:10.3389/fnagi.2019.00364

Brain Gray Matter Volume Associations With Abnormal Gait Imagery in Patients With Mild Cognitive Impairment: Results of a Cross-Sectional Study

2020· article· en· W3001702719 sur OpenAlexaff
Olivier Beauchet, Maxime Montembeault, Gilles Allali

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalJewish General HospitalMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGaitCognitive impairmentPhysical medicine and rehabilitationMagnetic resonance imagingCognitionAssociation (psychology)PsychologyMedicineBrain sizeFrontal lobeCross-sectional studyAudiologyInternal medicineNeurosciencePathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individuals with mild cognitive impairment (MCI) have worse gait performance compared to cognitive healthy individuals (CHI). The discrepancy between imagined and performed timed up and go test (TUG), known as the TUG delta time, is a marker of brain gait control impairment in individuals with MCI. The study aims to examine the association between the TUG delta time and brain gray matter (GM) volumes in CHI and individuals with MCI. A total of 326 participants, 156 CHI and 170 MCI, with TUG delta time and a brain T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) were selected in this cross-sectional study. Individuals with MCI were older and had greater (i.e., worst performance) performed TUG and TUG delta time compared to CHI. The GM volume association with TUG delta time was examined in CHI and MCI assuming that increased TUG delta time would be associated with locally decreased GM volumes. No significant association was found in CHI, whereas TUG delta time was negatively associated with the GM volume of the right medial temporal lobe in individuals with MCI.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Aging NeuroscienceMême sujetBalance, Gait, and Falls PreventionTravaux en français237 207