Brain structures and networks responsible for stimulation‐induced memory flashbacks during forniceal deep brain stimulation for Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fornix deep brain stimulation (fx-DBS) is under investigation for treatment of Alzheimer's disease (AD). We investigated the anatomic correlates of flashback phenomena that were reported previously during acute diencephalic stimulation. METHODS: Thirty-nine patients with mild AD who took part in a prior fx-DBS trial (NCT01608061) were studied. After localizing patients' implanted electrodes and modeling the volume of tissue activated (VTA) by DBS during systematic stimulation testing, we performed (1) voxel-wise VTA mapping to identify flashback-associated zones; (2) machine learning-based prediction of flashback occurrence given VTA overlap with specific structures; (3) normative functional connectomics to define flashback-associated brain-wide networks. RESULTS: A distinct diencephalic region was associated with greater flashback likelihood. Fornix, bed nucleus of stria terminalis, and anterior commissure involvement predicted memory events with 72% accuracy. Flashback-inducing stimulation exhibited greater functional connectivity to a network of memory-evoking and autobiographical memory-related sites. DISCUSSION: These results clarify the neuroanatomical substrates of stimulation-evoked flashbacks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».