Resting-state neural networks in cognitive decline in patients with vascular encephalopathy
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated the connectivity reorganization of resting-state neural networks in patients with cognitive decline secondary to vascular encephalopathy (VE). Quantitative cognitive functions were evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scale and compared with the organization of resting-state neural networks recorded using functional magnetic resonance imaging (fMRI). The aim of this work was to assess the relationship between various resting-state neural networks and cognitive function. Materials and methods. The study involved 29 people with VE, divided into two groups: without cognitive decline (≥ 26 points on the MoCA) and with cognitive impairment (24–18 points on the MoCA). Connectivity between different brain regions was evaluated in all patients using resting-state fMRI, with SPM-12 and CONN18b software applications in Matlab. Results and conclusion. Statistically significant differences in connectivity were found between groups in the dorsal attention network, visual network, and sensorimotor networks, as well as in the left parahippocampal cortex. New, negative connectivity was observed alongside cognitive decline, which, together with reduced connectivity in resting-state neural networks, can be considered an obligatory sign accompanying cognitive impairment in VE.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».