A systematic review of neuroimaging findings in subjective cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Individuals with subjective cognitive decline (SCD), who self‐report changes in cognition, but are within the normal range on neuropsychological testing, are thought to be the earliest along the cognitive continuum between healthy aging and Alzheimer’s disease (Jessen et al., 2014). This study aimed to synthesize findings of neuroimaging studies using various modalities to investigate changes in the brain in those with SCD. Method PubMed and PsycINFO databases were searched for neuroimaging studies of individuals with SCD. Quality assessment was completed using the Appraisal tool for Cross‐Sectional Studies (Downes, Brennan, Williams, & Dean, 2016). Result In total, 108 neuroimaging studies investigating SCD samples were identified. Specifically, 45 studies used MRI, 8 used EEG, 5 used MEG, 3 used CT, 26 used PET, 2 used SPECT, and 19 studies used multi‐modal neuroimaging methods. Many studies investigated differences between healthy controls and those with SCD. Across imaging modalities, findings revealed significant differences in brain structure and function between these groups. Conclusion It is valuable to synthesize the results of studies found in this area to identify neuroimaging biomarkers present in those with SCD. Identifying changes in the brain using objective and physiologically based measures at this early clinical stage will help to characterize the progression of Alzheimer’s disease. In future neuroimaging investigations of SCD, it would be useful for studies to include larger sample sizes, examine groups longitudinally, and use multi‐modal neuroimaging methods. Incorporating these components in future studies could provide a better understanding of changes in the brain that are associated with subsequent conversion to mild cognitive impairment or Alzheimer’s disease.
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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 | 0,012 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».