Timing variability and midfrontal ~4 Hz rhythms correlate with cognition in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Patients with Parkinson's disease (PD) can have significant cognitive dysfunction; however, the mechanisms for these cognitive symptoms are unknown. Here, we used scalp electroencephalography (EEG) to investigate the cortical basis for PD-related cognitive impairments during interval timing, which requires participants to estimate temporal intervals of several seconds. Time estimation is an ideal task demand for investigating cognition in PD because it is simple, requires medial frontal cortical areas, and recruits basic executive processes such as working memory and attention. However, interval timing has never been systematically studied in PD patients with cognitive impairments. We report three main findings. First, 71 PD patients had increased temporal variability compared to 37 demographically matched controls, and this variability correlated with cognitive dysfunction as measured by the Montreal Cognitive Assessment (MOCA). Second, PD patients had attenuated ~4 Hz EEG oscillatory activity at midfrontal electrodes in response to the interval-onset cue, which was also predictive of MOCA. Finally, trial-by-trial linear mixed-effects modeling demonstrated that cue-triggered ~4 Hz power predicted subsequent temporal estimates as a function of PD and MOCA. Our data suggest that impaired cue-evoked midfrontal ~4 Hz activity predicts increased timing variability that is indicative of cognitive dysfunction in PD. These findings link PD-related cognitive dysfunction with cortical mechanisms of cognitive control, which could advance novel biomarkers and neuromodulation for PD.
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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 ».