Cognitive Deficit and Aberrant Intrinsic Brain Functional Network in Early-Stage Drug-Naive Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Although cognitive deficit is a common non-motor symptom of Parkinson’s disease (PD), the mechanism and valid biomarkers of it have not been identified. To our best knowledge, this was the first study to investigate the intrinsic dysconnectivity pattern of whole-brain functional networks in early-stage drug-naive (ESDN) PD patients and its association with cognitive deficit of PD using voxel-wise Degree Centrality (DC) approach. Methods A total of 53 ESDN PD patients and 53 healthy controls (HC) were recruited. Resting-state fMRI (rs-fMRI) data were acquired, and voxel-wise DC approach was applied. Electrophysiological testing at P300 amplitude was recorded. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was conducted to evaluate cognitive performance. Results ESDN PD patients had lower MoCA scores and P300 amplitudes, but higher P300 latency, than HC (all p < 0.0001). PD patients displayed higher DC in the right inferior frontal gyrus (IFG), left medial frontal gyrus (MFG) and left precentral gyrus (PreCG); but lower DC in the left inferior parietal lobule (IPL), left inferior temporal gyrus (ITG), right occipital lobe, and right postcentral gyrus (PoCG) (p Bonferroni correction < 0.0001). Interestingly, the DC values of left MFG, right PoCG and right occipital lobe were negatively associated with P300 latency but positively associated with P300 amplitudes and MoCA scores (all p Bonferroni correction < 0.0001). Conclusions Our results indicate the cognitive deficit and abnormal intrinsic brain functional network in ESDN PD patients. The damage of Default Mode Network (DMN) may be contributes to the pathogenesis of cognitive dysfunction in ESDN PD.
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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 ».