Cognitive correlates of antisaccade behaviour across multiple neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Oculomotor tasks generate a potential wealth of behavioural biomarkers for neurodegenerative diseases. Overlap between oculomotor and disease-impaired circuitry reveals the location and severity of disease processes via saccade parameters measured from eye movement tasks such as prosaccade and antisaccade. Existing studies typically examine few saccade parameters in single diseases, using multiple separate neuropsychological test scores to relate oculomotor behaviour to cognition; however, this approach produces inconsistent, ungeneralizable results and fails to consider the cognitive heterogeneity of these diseases. Comprehensive cognitive assessment and direct inter-disease comparison are crucial to accurately reveal potential saccade biomarkers. We remediate these issues by characterizing 12 behavioural parameters, selected to robustly describe saccade behaviour, derived from an interleaved prosaccade and antisaccade task in a large cross-sectional data set comprising five disease cohorts (Alzheimer’s disease/mild cognitive impairment, amyotrophic lateral sclerosis, frontotemporal dementia, Parkinson’s disease, and cerebrovascular disease; n = 391, age 40–87) and healthy controls (n = 149, age 42–87). These participants additionally completed an extensive neuropsychological test battery. We further subdivided each cohort by diagnostic subgroup (for Alzheimer’s disease/mild cognitive impairment and frontotemporal dementia) or degree of cognitive impairment based on neuropsychological testing (all other cohorts). We sought to understand links between oculomotor parameters, their relationships to robust cognitive measures, and their alterations in disease. We performed a factor analysis evaluating interrelationships among the 12 oculomotor parameters and examined correlations of the four resultant factors to five neuropsychology-based cognitive domain scores. We then compared behaviour between the abovementioned disease subgroups and controls at the individual parameter level. We theorized that each underlying factor measured the integrity of a distinct task-relevant brain process. Notably, Factor 3 (voluntary saccade generation) and Factor 1 (task disengagements) significantly correlated with attention/working memory and executive function scores. Factor 3 also correlated with memory and visuospatial function scores. Factor 2 (pre-emptive global inhibition) correlated only with attention/working memory scores, and Factor 4 (saccade metrics) correlated with no cognitive domain scores. Impairment on several mostly antisaccade-related individual parameters scaled with cognitive impairment across disease cohorts, while few subgroups differed from controls on prosaccade parameters. The interleaved prosaccade and antisaccade task detects cognitive impairment, and subsets of parameters likely index disparate underlying processes related to different cognitive domains. This suggests that the task represents a sensitive paradigm that can simultaneously evaluate a variety of clinically relevant cognitive constructs in neurodegenerative and cerebrovascular diseases and could be developed into a screening tool applicable to multiple diagnoses.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».