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Enregistrement W3110909238 · doi:10.1002/alz.040993

Relationships of time‐varying resting state network stability and cognitive function along the Alzheimer’s disease spectrum

2020· article· en· W3110909238 sur OpenAlexaboutno aff
Evgeny J. Chumin, Shannon L. Risacher, John D. West, Liana G. Apostolova, Martin R. Farlow, Brenna C. McDonald, Andrew J. Saykin, Olaf Sporns

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResting state fMRICognitionStability (learning theory)NeuroimagingAlzheimer's diseasePsychologyNeuroscienceMedicineDiseaseComputer scienceMachine learningInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Resting‐state functional connectivity (rsFC) neuroimaging studies of Alzheimer’s Disease (AD) have reported alterations in network community structure and time‐varying rsFC (tvFC). However, the temporal stability of community organization in tvFC has not been investigated. Therefore, the purpose of this work was to characterize the relationship of tvFC and cognitive function (CF) along the spectrum of AD progression. Methods Data were part of the Indiana Alzheimer Disease Center and Indiana Memory and Aging study cohorts, randomly split into discovery and validation samples (Table1). After standard preprocessing, rsFC (10min acquisition) and tvFC (∼60sec tapered, partially overlapping windows) were estimated for two cortical brain region parcellations (200 and 300 nodes). Modularity was estimated for rsFC and for all tvFC windows, across a range of community scales, with final network stability metric calculated as area under the curve of the mean temporal agreement across scales, within and between seven canonical resting‐state networks (RSNs). The Montreal Cognitive Assessment score was used as an index of overall CF. Spearman partial correlation (adjusted for age, education, and sex) was used to investigate relationships of tvFC stability with CF. Results No significant relationships were identified between CF and rsFC or tvFC community structure metrics (quality and number of communities). For tvFC, temporal stability of two network blocks, between visual‐frontoparietal and within ventral attention, showed significant associations with CF across both samples and both parcellations. Additionally, in the 300‐node parcellation, visual network metrics correlated with CF (Figure1). CF was negatively associated with tvFC community stability of regions belonging to different RSNs (Figure1A) and positively with regions within RSNs (Figure1B,C). Conclusion Overall, these findings demonstrate a loss in the stability of RSNs in tvFC with decreasing CF. The networks identified here are generally implicated in cognitive control as well as orientation and attention to salient stimuli. These findings demonstrate that tvFC stability (independent of community and parcellation size) is related to CF along a spectrum of AD risk. Temporal dynamics at rest have potential as a biomarker to characterize progression in prodromal AD. Longitudinal studies are needed to assess the predictive validity of RSN dynamics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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