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Enregistrement W3111428740 · doi:10.18060/24617

Distinctive Patterns of Tau Accumulation and White-Matter Degeneration on Domain-Specific Neuropsychiatric Test Scores

2020· article· en· W3111428740 sur OpenAlexaboutno aff
Zack Hall, Billy Chien, Shannon L. Risacher, Andrew J. Saykin, Yu‐Chien Wu, Qiuting Wen

Notice bibliographique

RevueProceedings of IMPRS · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite matterDegeneration (medical)Domain (mathematical analysis)NeuroscienceTest (biology)PsychologyPathologyMedicineBiologyMagnetic resonance imagingMathematicsPaleontologyRadiologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diagnosis of AD is often started via cognitive tests such as the Mini Mental Status Exam (MMSE) or Montreal Cognitive Assessment (MOCA) with the diagnosis being finalized with autopsy. Currently, positron emission tomography (PET) tracers are used to visualize tau and beta amyloid accumulation in the brain. These imaging techniques demonstrate significant correlations with cognitive decline and have been used to aid in the diagnosis of AD. Particularly, tau accumulation has been shown to progress in a distinct pattern and has been linked to white matter degeneration. We hypothesized that tau accumulation and white matter degeneration in different brain regions have unique correlation patterns with domain-specific neuropsychiatric test scores. Methods: This study included 87 older adults (57 cognitively normal subjects and 27 mild cognitive impairment) from the Indiana Alzheimer’s Disease Center. All participants underwent tau-PET ([18F] Flortaucipir PET) and diffusion MRI (dMRI) exams. Tau accumulation was quantified with tau-PET SUVR. White-matter structural connectivity (SC), which probes the integrity of white-matter connections of the brain, was quantified by metrices extracted from dMRI using network analysis. Both tau accumulation and SC measurements were quantified in 84 cortical region of interests (ROIs) and were compared to their domain specific neuropsychiatric test scores with linear regression analysis. Results: The verbal memory, visual memory, and visuospatial ability all had unique region-specific correlations with white-matter degeneration and tau accumulation. Verbal memory was solely correlated with tau accumulation. Visual memory was related to both tau accumulation and white-matter SC. Finally, visuospatial ability was only correlated with white-matter SC. Potential Impact: This data reveals that although there is a tight interplay between tau accumulation and white-matter degeneration, they affect brain functions in different ways. Specifically, grey-matter tau accumulation is associated with overall memory loss and decrease in the white-matter connectivity affects the visual-related information processing.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,256 · 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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