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Enregistrement W3094256134 · doi:10.3233/jad-200520

Impairment of Everyday Spatial Navigation Abilities in Mild Cognitive Impairment Is Weakly Associated with Reduced Grey Matter Volume in the Medial Part of the Entorhinal Cortex

2020· article· en· W3094256134 sur OpenAlexfundno aff
Asma Hallab, Catharina Lange, Ivayla Apostolova, Cansu Özden, Gabriel González‐Escamilla, Susanne Klutmann, Winfried Brenner, Michel J. Grothe, Ralph Buchert

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEntorhinal cortexGrey matterCognitive impairmentNeurosciencePsychologySpatial cognitionCognitionCognitive psychologyAudiologyHippocampusMedicineMagnetic resonance imagingWhite matter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Research in rodents identified specific neuron populations encoding information for spatial navigation with particularly high density in the medial part of the entorhinal cortex (ERC), which may be homologous with Brodmann area 34 (BA34) in the human brain. OBJECTIVE: The aim of this study was to test whether impaired spatial navigation frequently occurring in mild cognitive impairment (MCI) is specifically associated with neurodegeneration in BA34. METHODS: The study included baseline data of MCI patients enrolled in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative with high-resolution structural MRI, brain FDG PET, and complete visuospatial ability scores of the Everyday Cognition test (VS-ECog) within 30 days of PET. A standard mask of BA34 predefined in MNI space was mapped to individual native space to determine grey matter volume and metabolic activity in BA34 on MRI and on (partial volume corrected) FDG PET, respectively. The association of the VS-ECog sum score with grey matter volume and metabolic activity in BA34, APOE4 carrier status, age, education, and global cognition (ADAS-cog-13 score) was tested by linear regression. BA28, which constitutes the lateral part of the ERC, was used as control region. RESULTS: The eligibility criteria led to inclusion of 379 MCI subjects. The VS-ECog sum score was negatively correlated with grey matter volume in BA34 (β= -0.229, p = 0.022) and age (β= -0.124, p = 0.036), and was positively correlated with ADAS-cog-13 (β= 0.175, p = 0.003). None of the other predictor variables contributed significantly. CONCLUSION: Impairment of spatial navigation in MCI is weakly associated with BA34 atrophy.

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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