A Systematic Review of Neuroimaging Studies Comparing Individuals with Subjective Cognitive Decline to Healthy Controls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with subjective cognitive decline (SCD) are hypothesized to be the earliest along the cognitive continuum between healthy aging and Alzheimer's disease (AD), although more research is needed on this topic. Given that treatment approaches may be most effective pre-clinically, a primary objective of emerging research is to identify biological markers of SCD using neuroimaging methods. OBJECTIVE: The current review aimed to comprehensively present the neuroimaging studies on SCD to date. METHODS: PubMed and PsycINFO databases were searched for neuroimaging studies of individuals with SCD. Quality assessments were completed using the Appraisal tool for Cross-Sectional Studies. RESULTS: In total, 62 neuroimaging studies investigating differences between participants with SCD and healthy controls were identified. Specifically, the number of studies were as follows: 36 MRI, 6 PET, 8 MRI/PET, 4 EEG, 7 MEG, and 1 SPECT. Across neuroimaging modalities, 48 of the 62 included studies revealed significant differences in brain structure and/or function between groups. CONCLUSION: Neuroimaging methods can identify differences between healthy controls and individuals with SCD. However, inconsistent results were found within and between neuroimaging modalities. Discrepancies across studies may be best accounted for by methodological differences, notably variable criteria for SCD, and differences in participant characteristics and risk factors for AD. Clinic based recruitment and cross-sectional study design were common and may bias the literature. Future neuroimaging investigations of SCD should consistently incorporate the standardized research criteria for SCD (as recommended by the SCD-Initiative), include more details of their SCD sample and their symptoms, and examine groups longitudinally.
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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 | 0,010 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».