Frontostriatal and limbic contributions to cognitive decline in Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The circuitry underlying heterogenous cognitive profiles in Parkinson's disease (PD) remains unclear. The purpose of this study is to investigate whether structural changes in frontostriatal and limbic pathways contribute to different cognitive trajectories in PD. METHODS: We obtained clinical and multimodal MRI data from 120 control and 122 PD subjects without dementia or severe motor disability. T1/T2-weighted images estimated volume, and diffusion imaging evaluated fractional anisotropy (FA) of frontostriatal (striatum and frontostriatal white matter [FSWM]) and limbic (hippocampus and fornix) structures. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) gauged total and domain-specific (attention/executive and memory) cognitive function. Linear mixed-effects models were used to compare MRI and cognitive progression over 4.5 years between controls and PD and evaluate associations between baseline MRI and cognitive changes in PD. RESULTS: At baseline, control and PD groups were comparable, except PD participants had smaller striatal volume (p < 0.001). Longitudinally, PD showed faster decline in hippocampal volume, FSWM FA, and fornix FA (ps < .016), but not striatal volume (p = .218). Total and domain-specific MoCA scores declined faster in PD (ps < .030). In PD, lower baseline hippocampal volume (p = .005) and fornix FA (p = .032), but not striatal volume (p = .662) or FSWM FA (p = .143), were associated with faster total MoCA decline. Baseline frontostriatal metrics of striatal volume and FSWM FA were associated with faster attention/executive decline (p < .038), whereas lower baseline hippocampal volume was associated with faster memory decline (p = .005). CONCLUSION: In PD, frontostriatal structural metrics are associated with attention/executive tasks, whereas limbic changes correlated with faster global cognitive decline, particularly in memory tasks.
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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 | 0,000 |
| 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 ».