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Enregistrement W3136225325 · doi:10.3389/fnagi.2021.666437

Self-reference Network-Related Interactions During the Process of Cognitive Impairment in the Early Stages of Alzheimer’s Disease

2021· article· en· W3136225325 sur OpenAlexfundno aff
Ping-Hsuan Wei, Haifeng Chen, Qing Ye, Hui Zhao, Yun Xu, Feng Bai

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentJohnson and Johnson Pharmaceutical Research and DevelopmentNational Institute on AgingNational Key Research and Development Program of ChinaNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SNational Natural Science Foundation of ChinaEisaiServierGovernment of Jiangsu ProvinceGenentechIXICONorthern California Institute for Research and EducationF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaPfizerBioClinicaBiogenEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésDefault mode networkPsychologyCognitionSalience (neuroscience)NeuroscienceAudiologyTask-positive networkCorrelationCognitive impairmentFunctional magnetic resonance imagingDiseaseVoxelMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Normal establishment of cognition occurs after forming a sensation to stimuli from internal or external cues, in which self-reference processing may be partially involved. However, self-reference processing has been less studied in the Alzheimer’s disease (AD) field within the self-reference network (SRN) and has instead been investigated within the default-mode network (DMN). Differences between these networks have been proven in the last decade, while ultra-early diagnoses have increased. Therefore, investigation of the altered pattern of SRN is significantly important, especially in the early stages of AD. Methods: A total of 65 individuals, including 43 with mild cognitive impairment (MCI) and 22 cognitively normal individuals, participated in this study. The SRN, dorsal attention network (DAN), and salience network (SN) were constructed with resting-state functional magnetic resonance imaging (fMRI), and voxel-based analysis of variance (ANOVA) was used to explore significant regions of network interactions. Finally, the correlation between the network interactions and clinical characteristics was analyzed. Results: We discovered four interactions among the three networks, with the SRN showing different distributions in the left and right hemispheres from the DAN and SN and modulated interactions between them. Group differences in the interactions that were impaired in MCI patients indicated that the degree of damage was most severe in the SRN, least severe in the SN, and intermediate in the DAN. The two SRN-related interactions showed positive effects on the executive and memory performances of MCI patients with no overlap with the clinical assessments performed in this study. Conclusion: This study is the first and primary evidence of SRN interactions related to MCI patients’ functional performance. The influence of the SRN in the ultra-early stages of AD is nonnegligible. There are still many unknowns regarding the contribution of the SRN in AD progression, and we strongly recommend future research in this area.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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