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Enregistrement W3157520919 · doi:10.71781/17720

Dynamique de connectivité fonctionnelle et modulation expérimentale des oscillations cérébrales en sommeil dans le vieillissement

2019· dissertation· fr· W3157520919 sur OpenAlexfundno aff
Maude Bouchard

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le sommeil est un état de conscience faisant preuve d’un vaste potentiel au niveau clinique. Par exemple, le sommeil est devenu un outil dans le diagnostic précoce de certains processus dégénératifs au sein du cerveau, ainsi que dans le traitement de différents troubles physiologique et psychologiques. Son potentiel pourrait même être augmenté via la stimulation cérébrale. Bien que le cerveau soit un centre de communication majeur, la recherche en sommeil s’est principalement centrée sur des mesures statiques du sommeil. L’étude des patrons de communication entre les différentes régions du cerveau nous permet pourtant d’inférer sur leur utilité fonctionnelle chez l’humain. Et si ces patrons de communication permettaient une compréhension plus intégrée des changements du sommeil à travers la vie et de leurs conséquences au cours du vieillissement? Cette thèse permet d’étudier, sous un angle dynamique et novateur, l’interaction de l’activité neuronale et la modulation expérimentale du sommeil au cours du vieillissement normal. À l’aide de l’électroencéphalographie, la connectivité fonctionnelle cérébrale est évaluée à l’échelle des stades et des cycles de sommeil, de l’onde lente elle-même, ainsi que sous une perspective expérimentale grâce à la stimulation transcrânienne par courant alternatif. Les résultats des deux premières études démontrent les changements au niveau de la connectivité cérébrale en sommeil au cours du vieillissement, tandis que la troisième étude démontre la possibilité de moduler cette connectivité, ainsi que les oscillations cérébrales, chez la population âgée. À l’échelle des stades de sommeil, le cerveau des personnes âgées est plus connecté lors du sommeil lent profond et moins connecté lors du sommeil lent léger, comparativement aux jeunes adultes. Ces différences d’âge sont d’ailleurs plus importantes en début de nuit. Nos résultats démontrent aussi une diminution de connectivité associée à la phase de dépolarisation de l’onde lente chez la population âgée, comparativement aux jeunes adultes. Chez ces derniers, une augmentation marquée de la connectivité pendant l’onde lente est observée. La connectivité au cours de l’onde lente est aussi affectée par la présence d’un fuseau de sommeil en simultané, suggérant soit le mixte de leurs réseaux ou la mise en place de ceux du fuseau. Nous démontrons également, grâce à l’utilisation de métriques novatrices, la présence de deux types d’ondes lentes avec une dynamique de connectivité qui leur est propre, suggérant qu’elles soient impliquées dans des processus fonctionnels distincts. Pendant une sieste, l’utilisation de la stimulation transcrânienne par courant alternatif a aussi permis de moduler les fuseaux de sommeil, leur couplage avec l’onde lente ainsi que la connectivité fonctionnelle des individus âgés. Ces résultats, bien que modestes, démontrent l’aspect prometteur de la modulation non-pharmacologique du sommeil. Non seulement cette thèse fournit une vision intégrée des changements de connectivité fonctionnelle au cours du vieillissement, mais elle démontre qu’il est possible de moduler le sommeil des personnes âgées à des fins ultimement thérapeutiques. Le manque de flexibilité des différents réseaux des personnes âgées pourrait être à la base, entre autres, des changements au niveau de la consolidation de la mémoire. Les implications de nos résultats pourraient être pertinentes à l’étude des processus de plasticité ayant lieu au cours du sommeil.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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
Publié2019
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