MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3182567972 · doi:10.1089/brain.2020.0985

Brain Networks and Cognitive Impairment in Parkinson's Disease

2021· article· en· W3182567972 sur OpenAlexaboutno aff
Rosaria Rucco, Anna Lardone, Marianna Liparoti, Emahnuel Troisi Lopez, Rosa De Micco, Alessandro Tessitore, C. Granata, Laura Mandolesi, Giuseppe Sorrentino, Pierpaolo Sorrentino

Notice bibliographique

RevueBrain Connectivity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurosciencePsychologyCognitionCognitive impairmentParkinson's diseaseFunctional connectivityCognitive psychologyNeuroimagingDiseaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: The aim of the present study is to investigate the relationship between both functional connectivity and brain networks with cognitive decline, in patients with Parkinson's disease (PD). Introduction: PD phenotype is not limited to motor impairment but, rather, a wide range of non-motor disturbances can occur, with cognitive impairment being one of the most common. However, how the large-scale organization of brain activity differs in cognitively impaired patients, as opposed to cognitively preserved ones, remains poorly understood. Methods: Starting from source-reconstructed resting-state magnetoencephalography data, we applied the phase linearity measurement (PLM) to estimate functional connectivity, globally and between brain areas, in PD patients with and without cognitive impairment (respectively PD-CI and PD-NC), as compared with healthy subjects (HS). Further, using graph analysis, we characterized the alterations in brain network topology and related these, as well as the functional connectivity, to cognitive performance. Results: We found reduced global and nodal PLM in several temporal (fusiform gyrus, Heschl's gyrus, and inferior temporal gyrus), parietal (postcentral gyrus), and occipital (lingual gyrus) areas within the left hemisphere, in the gamma band, in PD-CI patients, as compared with PD-NC and HS. With regard to the global topological features, PD-CI patients, as compared with HS and PD-NC patients, showed differences in multi-frequencies bands (delta, alpha, gamma) in the Leaf fraction, Tree hierarchy (Th) (both higher in PD-CI), and Diameter (lower in PD-CI). Finally, we found statistically significant correlations between the Montreal Cognitive Assessment test and both the Diameter in delta band and the Th in the alpha band. Conclusion: Our work points to specific large-scale rearrangements that occur selectively in cognitively compromised PD patients and are correlated to cognitive impairment. In this article, we want to test the hypothesis that the cognitive decline observed in Parkinson's disease (PD) patients may be related to specific changes of both functional connectivity and brain network topology. Specifically, starting from magnetoencephalography signals and by applying the phase linearity measurement (PLM), a connectivity metric that measures the synchronization between brain regions, we were able to highlight differences in the global and nodal PLM values in PD patients with cognitive impairment as compared with both cognitively unimpaired patients and healthy subjects. Further, using graph analysis, we analyzed alterations in brain network topology that were related to cognitive functioning.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBrain ConnectivityMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207