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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».