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Enregistrement W3111669300 · doi:10.1002/alz.040689

Amyloid (a), tau (t) and voxel‐based morphometry (n) correlates of visual memory performance

2020· article· en· W3111669300 sur OpenAlexaff
Jaime Fernández Arias, Tharick A. Pascoal, Andréa Lessa Benedet, Joseph Therriault, Min Su Kang, Mélissa Savard, Sulantha Mathotaarachchi, Firoza Z Lussier, Cécile Tissot, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelPsychologyGrey matterNeuroscienceAudiologyWhite matterNuclear medicineMagnetic resonance imagingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The Aggie Figures Learning Test (AFLT) is a memory test that was designed to be a visual analogue of the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT). Previous studies have found associations between tau and amyloid PET and brain volume and RAVLT scores. However, to date, no study has explored the associations between these markers and AFLT scores. We aimed at exploring such associations. Methods Structural MRI, amyloid PET ([18F]‐NAV4694) and tau PET ([18F]‐MK6240) were acquired for 161 individuals. We conducted analyses on two sub‐samples. Demographic data is shown on Tables 1 and 2. MRI were segmented into probabilistic grey (GM) and white (WM) maps, non‐linearly registered to the ADNI template using Dartel and smoothed with an 8mm FWHM gaussian kernel. Voxel‐wise linear regression models were applied, using VoxelStats, with AFLT sub‐scores as dependent variables and either tau and amyloid binding or Voxel‐Based Morphometry as predictors. We corrected for sex, Apoe genotype, age and years of education. Results We found negative associations between tau binding and AFLT total (trials 1‐5) and AFLT delayed recall (DR) scores in the MTL and temporo‐occipital cortices, as well as in some of their WM tracts. These associations were stronger for the total scores and, in both cases, in the right hemisphere. For the amyloid biomarker, associations with AFLT total and AFLT DR scores were negative in right ventromedial PFC, right posterior thalamus and basal ganglia. In this case, strongest associations are reported between amyloid burden and AFLT DR scores. Finally, we found positive associations between AFLT total and DR scores and VBM in the fusiform gyrus bilaterally. Conclusions Results resemble previously reported findings on associations between RAVLT and tau, amyloid and brain volume estimates. Our findings are also in line with initial reporting of patients with right hemisphere damage having difficulties with AFLT tasks (Madjan, et al. 1996). In addition, relationships with tau tend to be more posterior, while relationships with amyloid were shown to be more anterior. Further analyses based on diagnostic categories are needed to explore how these associations change with pathology.

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 enseignants0,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · 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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