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Enregistrement W4285491083 · doi:10.3233/jad-215107

A Multimodal Neuroimaging and Neuropsychological Study of Visual Hallucinations in Alzheimer’s Disease

2022· article· en· W4285491083 sur OpenAlexfundno aff
Stefania Pezzoli, Riccardo Manca, Annachiara Cagnin, Annalena Venneri

Notice bibliographique

RevueJournal of Alzheimer s Disease · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHallucinations in medical conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNeuroimagingVisual HallucinationNeuropsychologyPsychologyDiseaseNeuroscienceCognitive psychologyMedicinePsychiatryCognitionPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hallucinations in Alzheimer's disease (AD) have been linked to more severe cognitive and functional decline. However, research on visual hallucinations (VH), the most common type of hallucinations in AD, is limited. OBJECTIVE: To investigate the cognitive and cerebral macrostructural and metabolic features associated with VH in AD. METHODS: Twenty-four AD patients with VH, 24 with no VH (NVH), and 24 cognitively normal (CN) matched controls were selected from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database. Differences in regional gray matter (GM) volumes and cognitive performance were investigated with whole brain voxel-based morphometry analyses of MRI structural brain scans, and analyses of neuropsychological tests. Glucose metabolic changes were explored in a sub-sample of patients who had FDG-PET scans available. RESULTS: More severe visuoconstructive and attentional deficits were found in AD VH compared with NVH. GM atrophy and hypometabolism were detected in occipital and temporal areas in VH patients in comparison with CN. On the other hand, NVH patients had atrophy and hypometabolism mainly in temporal areas. No differences in GM volume and glucose metabolism were found in the direct comparison between AD VH and NVH. CONCLUSION: In addition to the pattern of brain abnormalities typical of AD, occipital alterations were observed in patients with VH compared with CN. More severe visuoconstructive and attentional deficits were found in AD VH when directly compared with NVH, and might contribute to the emergence of VH in AD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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