Functional magnetic resonance imaging of the trail-making test in older adults
Notice bibliographique
Résumé
The trail-making test (TMT) is a popular neuropsychological test, which is used extensively to measure cognitive impairment associated with neurodegenerative disorders in older adults. Behavioural performance on the TMT has been investigated in older populations, but there is limited research on task-related brain activity in older adults. The current study administered a naturalistic version of the TMT to a healthy older-aged population in an MRI environment using a novel, MRI-compatible tablet. Functional MRI was conducted during task completion, allowing characterization of the brain activity associated with the TMT. Performance on the TMT was evaluated using number of errors and seconds per completion of each link. Results are reported for 36 cognitively healthy older adults between the ages of 52 and 85. Task-related activation was observed in extensive regions of the bilateral frontal, parietal, temporal and occipital lobes as well as key motor areas. Increased age was associated with reduced brain activity and worse task performance. Specifically, older age was correlated with decreased task-related activity in the bilateral occipital, temporal and parietal lobes. These results suggest that healthy older aging significantly affects brain function during the TMT, which consequently may result in performance decrements. The current study reveals the brain activation patterns underlying TMT performance in a healthy older aging population, which functions as an important, clinically-relevant control to compare to pathological aging in future investigations.
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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 | 0,001 | 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 ».