Impaired Memory Awareness and Loss Integration in Self-Referential Network Across the Progression of Alzheimer’s Disease Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anosognosia, or unawareness of memory deficits, is a common manifestation of Alzheimer's disease (AD), but greatly variable in subjective cognitive decline (SCD) and amnestic mild cognitive impairment (aMCI) subjects. Self-referential network (SRN) is responsible for self-referential processing and considered to be related to AD progression. OBJECTIVE: Our aim is to explore connectivity changes of SRN and its interaction with memory-related network and primary sensorimotor network (SMN) in the AD spectrum. METHODS: About 444 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative subjects (86 cognitively normal [CN]; 156 SCD; 146 aMCI; 56 AD) were enrolled in our study. The independent component analysis (ICA) method was used to extract the SRN, SMN, and memory-related network from all subjects. The alteration of functional connectivity (FC) within SRN and its connectivity with memory-related network/SMN were compared among four groups and further correlation analysis between altered FC and memory awareness index as well as episodic memory score were performed. RESULTS: Compared with CN group, individuals with SCD exhibited hyperconnectivity within SRN, while aMCI and AD patients showed hypoconnectivity. Furthermore, aMCI patients and AD patients both showed the interruption of the FC between the SRN and memory-related network compared to CN group. Pearson correlation analysis showed that disruptive FC within SRN and its interaction with memory-related network were related to memory awareness index and episodic memory scores. CONCLUSION: In conclusion, impaired memory awareness and episodic memory in the AD spectrum are correlated to the disconnection within SRN and its interaction with memory-related network.
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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 | 0,001 | 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 ».