Fornix Integrity Is Differently Associated With Cognition in Healthy Aging and Non-amnestic Mild Cognitive Impairment: A Pilot Diffusion Tensor Imaging Study in Thai Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Damage to the fornix leads to significant memory impairment and executive dysfunction and is associated with dementia risk. We sought to identify if fornix integrity and fiber length are disrupted in mild cognitive impairment (MCI) and how they associate with cognition. Data from 14 healthy older adult controls (HCs) and 17 subjects with non-amnestic MCI (n-aMCI) were analyzed. Diffusion tensor imaging (DTI) at 1.5 Tesla MRI was performed to enable manual tracing of the fornix and calculation of DTI parameters. Higher fractional anisotropy of body and column of the fornix was associated with better executive functioning and memory, more strongly in the HC than in the n-aMCI group. Fornix fiber tract length (FTL) was associated with better executive function, more strongly in the n-aMCI than in the HC group, and with better memory, more strongly in the HC than in the n-aMCI group. These results highlight a decline in the contributions of the fornix to cognition in n-aMCI and suggest that maintenance of fornix FTL is essential for sustaining executive functioning in people with n-aMCI.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».