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Enregistrement W4200280623 · doi:10.1101/2021.12.16.472826

Neural signature of everyday function in older adults at-risk of cognitive impairment

2021· preprint· en· W4200280623 sur OpenAlexaboutno aff
Pierfilippo De Sanctis, Johanna Wagner, Sophie Molholm, John J. Foxe, Helena M. Blumen, Douwe J. Horsthuis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionGaitPhysical medicine and rehabilitationMontreal Cognitive AssessmentDementiaElectroencephalographyCognitive declineAudiologyCognitive impairmentNeuroscienceMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Assessment of everyday activities are central to the diagnosis of pre-dementia and dementia. Yet, little is known about the brain substrates and processes that contribute to everyday functional impairment, particularly during early stages of cognitive decline. We investigated everyday function using a complex gait task in normal older adults stratified by risk of cognitive impairment. We applied a novel EEG approach, which combines electroencephalographic with 3D-body tracking technology to measure brain-gait dynamics with millisecond precision while participants are in motion. Twenty-six participants (mean age = 74.9 years) with cognitive and everyday functional profiles within the normal range for their age and sex were ranked for risk of cognitive impairment. We used the Montreal Cognitive Assessment battery, a global index of cognition with a range from 0 to 30, to classify individuals as being at higher (22-26) and lower risk (27+). Individuals walking on a treadmill were exposed to visual perturbation designed to destabilize gait. Assuming that brain changes precede behavioral decline, we predicted that older adults increase step width to gain stability, yet the underlying neural signatures would be different for lower versus higher risk individuals. When pooling across risk groups, we found that step width increased and fronto-parietal activation shifted from transient, during swing phases, to sustained across the gait cycle during visually perturbed input. As predicted, step width increased in both groups but underlying neural signatures were different. Fronto-medial theta (3-7Hz) power of gait-related brain oscillations were increased in higher risk individuals during both perturbed and unperturbed inputs. On the other hand, left central gyri beta (13-28Hz) power was decreased in lower risk individuals, specifically during visually perturbed input. Finally, relating MoCA scores to spectral power pooled across fronto-parietal regions, we found associations between increased theta power and worse MoCA scores and between decreased beta power and better MoCA scores.Able-bodied older adults at-risk of cognitive impairment are characterized by unique neural signatures of mobility. Stronger reliance on frontomedial theta activation in at-risk individuals may reflect higher-order compensatory responses for deterioration of basic sensorimotor processes. Region and spectral-specific signatures of mobility may provide brain targets for early intervention against everyday functional decline.

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 seuil0,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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