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Enregistrement W3111827674 · doi:10.1038/s41598-020-77984-1

The variability of functional MRI brain signal increases in Alzheimer's disease at cardiorespiratory frequencies

2020· article· en· W3111827674 sur OpenAlexafffund
Timo Tuovinen, Janne Kananen, Zalán Rajna, Johannes Lieslehto, Vesa Korhonen, Riikka Rytty, Heli Mattila, Niko Huotari, Lauri Raitamaa, Heta Helakari, Ahmed Abou Elseoud, Johanna Krüger, Pierre LeVan, Osmo Tervonen, Jürgen Hennig, Anne M. Remes, Maiken Nedergaard, Vesa Kiviniemi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNovo Nordisk FondenLundbeckfonden
Mots-clésGlymphatic systemCardiorespiratory fitnessMedicineBiomarkerDiseasePathophysiologyCerebral blood flowNeuroscienceCerebrospinal fluidAlzheimer's diseaseCardiologyCerebral perfusion pressureInternal medicinePathologyPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomarkers sensitive to prodromal or early pathophysiological changes in Alzheimer's disease (AD) symptoms could improve disease detection and enable timely interventions. Changes in brain hemodynamics may be associated with the main clinical AD symptoms. To test this possibility, we measured the variability of blood oxygen level-dependent (BOLD) signal in individuals from three independent datasets (totaling 80 AD patients and 90 controls). We detected a replicable increase in brain BOLD signal variability in the AD populations, which constituted a robust biomarker for clearly differentiating AD cases from controls. Fast BOLD scans showed that the elevated BOLD signal variability in AD arises mainly from cardiovascular brain pulsations. Manifesting in abnormal cerebral perfusion and cerebrospinal fluid convection, present observation presents a mechanism explaining earlier observations of impaired glymphatic clearance associated with AD in humans.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations59
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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