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Enregistrement W3102291668 · doi:10.1002/alz.12209

Brain functional network integrity sustains cognitive function despite atrophy in presymptomatic genetic frontotemporal dementia

2020· article· en· W3102291668 sur OpenAlexafffund
Kamen A. Tsvetanov, Stefano Gazzina, P Simon Jones, John van Swieten, Barbara Borroni, Raquel Sánchez‐Valle, Fermín Moreno, Robert Laforce, Caroline Graff, Matthis Synofzik, Daniela Galimberti, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, Elizabeth Finger, Rik Vandenberghe, Alexandre de Mendonça, Fabrizio Tagliavini, Isabel Santana, Simon Ducharme, Christopher Butler, Alexander Gerhard, Adrian Danek, Johannes Levin, Markus Otto, Giovanni B. Frisoni, Roberta Ghidoni, Sandro Sorbi, Jonathan D. Rohrer, James B. Rowe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoWestern UniversityMcGill University Health CentreSunnybrook Health Science CentreToronto Western HospitalUniversité Laval
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDemensfondenEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchKarolinska InstitutetInstituto de Salud Carlos IIIZonMwDeutsche ForschungsgemeinschaftVetenskapsrådetMinistero della SaluteCanadian Institutes of Health ResearchWeston Brain InstituteGuarantors of BrainBritish AcademyStockholms Läns LandstingNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésFrontotemporal dementiaCognitionAtrophyDementiaNeurosciencePsychologyFunctional magnetic resonance imagingDiseaseMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The presymptomatic phase of neurodegenerative disease can last many years, with sustained cognitive function despite progressive atrophy. We investigate this phenomenon in familial frontotemporal dementia (FTD). METHODS: We studied 121 presymptomatic FTD mutation carriers and 134 family members without mutations, using multivariate data-driven approach to link cognitive performance with both structural and functional magnetic resonance imaging. Atrophy and brain network connectivity were compared between groups, in relation to the time from expected symptom onset. RESULTS: There were group differences in brain structure and function, in the absence of differences in cognitive performance. Specifically, we identified behaviorally relevant structural and functional network differences. Structure-function relationships were similar in both groups, but coupling between functional connectivity and cognition was stronger for carriers than for non-carriers, and increased with proximity to the expected onset of disease. DISCUSSION: Our findings suggest that the maintenance of functional network connectivity enables carriers to maintain cognitive performance.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations67
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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