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Enregistrement W4366225721 · doi:10.3389/fneur.2023.1041434

Cerebello-cortical functional connectivity may regulate reactive balance control in older adults with mild cognitive impairment

2023· article· en· W4366225721 sur OpenAlexaboutno aff
Lakshmi Kannan, Tanvi Bhatt, Olusola Ajilore

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingNational Institutes of Health
Mots-clésCerebellumBalance (ability)PsychologyCognitionDefault mode networkNeuroscienceBrainstemMontreal Cognitive AssessmentResting state fMRIPhysical medicine and rehabilitationAudiologyCognitive impairmentMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Older adults with mild cognitive impairment (OAwMCI) experience a two-fold increased risk of falling compared to their cognitively intact counterparts. This increased risk could be attributed to impairments in balance control mechanisms (both volitional and reactive), however, the exact neural substrates contributing to the balance impairments remain unclear. While changes in functional connectivity (FC) networks in volitional balance control tasks have been well highlighted, the relationship between these changes and reactive balance control has not been examined. Therefore, this study aims to explore the relationship between FC networks of the brain obtained during resting state fMRI (no visualization or active task performed) and behavioral measures on a reactive balance task in OAwMCI. Methods Eleven OAwMCI (< 25/30 on MoCA, > 55 years) underwent fMRI and were exposed to slip-like perturbations on the Activestep treadmill. Postural stability, i.e., dynamic center of mass motion state (i.e., its position and velocity) was computed to determine reactive balance control performance. The relationship between reactive stability and FC networks was explored using the CONN software. Results OAwMCI with greater FC in default mode network-cerebellum (r2 = 0.43, p < 0.05), and sensorimotor-cerebellum (r2 = 0.41, p < 0.05) network exhibited lower reactive stability. Further, people with lower FC in middle frontal gyrus-cerebellum (r2 = 0.37, p < 0.05), frontoparietal-cerebellum (r2 = 0.79, p < 0.05) and cerebellar network-brainstem (r2 = 0.49, p < 0.05) exhibited lower reactive stability. Conclusion Older adults with mild cognitive impairment demonstrate significant associations between reactive balance control and cortico-subcortical regions involved in cognitive-motor control. Results indicate that the cerebellum and its communications with higher cortical centers could be potential substrates contributing to impaired reactive responses in OAwMCI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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