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Enregistrement W4376133018 · doi:10.1038/s41598-023-32714-1

Resting-state MRI functional connectivity as a neural correlate of multidomain lifestyle adherence in older adults at risk for Alzheimer’s disease

2023· article· en· W4376133018 sur OpenAlexafffund
Meishan Ai, Timothy P. Morris, Jiahe Zhang, Adrián Noriega de la Colina, Jennifer Tremblay‐Mercier, Sylvia Villeneuve, Susan Whitfield‐Gabrieli, Arthur F. Kramer, Maiya R. Geddes, Paul Aisen, Elena Anthal, Melissa Appleby, Pierre Bellec, Fatiha Benbouhoud, Véronique D. Bohbot, Jason Brandt, John C.S. Breitner, Céline Brunelle, M. Mallar Chakravarty, Laksanun Cheewakriengkrai, D. Louis Collins, Doris Couture, Suzanne Craft, Mahsa Dadar, Leslie‐Ann Daoust, Samir Das, Marina Dauar‐Tedeschi, Doris Dea, Nicole Desrochers, Sylvie Dubuc, Guerda Duclair, Marianne Dufour, Mark J. Eisenberg, Rana El‐Khoury, Pierre Étienne, Alan C. Evans, Anne‐Marie Faubert, Fabiola Ferdinand, Vladimir Fonov, David Fontaine, Renaud Francoeur, Joanne Frenette, Guylaine Gagné, Serge Gauthier, Valérie Gervais, Renuka Giles, Julie Gonneaud, Renee Gordon, Claudia Greco, Rick Hoge, Louise Hudon, Yasser Ituria‐Medina, Justin Kat, Christina Kazazian, Stephanie Kligman, Penelope Kostopoulos, Anne Labonté, Marie‐Élyse Lafaille‐Magnan, Tanya Lee, Jeannie‐Marie Leoutsakos, Illana Leppert, Cécile Madjar, Laura Mahar, Jean‐Robert Maltais, Axel Mathieu, Sulantha Mathotaarachchi, Ginette Mayrand, Melissa McSweeney, Pierre‐François Meyer, Diane Michaud, Justin Miron, John C. Morris, Gerhard Multhaup, Lisa Marie Munter, Vasavan Nair, Jamie Near, Holly Newbold‐Fox, Nathalie Nilsson, Véronique Pagé, Tharick A. Pascoal, Mirela Petkova, Cynthia Picard, Alexa Pichet Binette, Galina Pogossova, Judes Poirier, Natasha Rajah, Jordana Remz, Pierre Rioux, Pedro Rosa‐Neto, Mark A. Sager, Eunice Farah Saint‐Fort, Mélissa Savard, Jean-Paul R. Soucy, Reisa A. Sperling, Nathan Spreng, Frédéric St‐Onge, Christine Tardif, Louise Théroux, Ronald G. Thomas, Paule‐Joanne Toussaint, Miranda Tuwaig, Étienne Vachon‐Presseau, Isabelle Vallée, Vinod Venugopalan, Karen Wan, Seqian Wang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité de MontréalAlzheimer Society of CanadaDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingAlzheimer SocietyCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain CanadaAlzheimer's Association
Mots-clésDefault mode networkDementiaFunctional magnetic resonance imagingDiseaseCohortResting state fMRIPsychologyMedicineGerontologyPhysical medicine and rehabilitationNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior research has demonstrated the importance of a healthy lifestyle to protect brain health and diminish dementia risk in later life. While a multidomain lifestyle provides an ecological perspective to voluntary engagement, its association with brain health is still under-investigated. Therefore, understanding the neural mechanisms underlying multidomain lifestyle engagement, particularly in older adults at risk for Alzheimer's disease (AD), gives valuable insights into providing lifestyle advice and intervention for those in need. The current study included 139 healthy older adults with familial risk for AD from the Prevent-AD longitudinal aging cohort. Self-reported exercise engagement, cognitive activity engagement, healthy diet adherence, and social activity engagement were included to examine potential phenotypes of an individual's lifestyle adherence. Two adherence profiles were discovered using data-driven clustering methodology [i.e., Adherence to healthy lifestyle (AL) group and Non-adherence to healthy lifestyle group]. Resting-state functional connectivity matrices and grey matter brain features obtained from magnetic resonance imaging were used to classify the two groups using a support vector machine (SVM). The SVM classifier was 75% accurate in separating groups. The features that show consistently high importance to the classification model were functional connectivity mainly between nodes located in different prior-defined functional networks. Most nodes were located in the default mode network, dorsal attention network, and visual network. Our results provide preliminary evidence of neurobiological characteristics underlying multidomain healthy lifestyle choices.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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