Evoked mid-frontal activity predicts cognitive dysfunction in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive dysfunction is a major feature of Parkinson's disease (PD), but the pathophysiology remains unknown. One potential mechanism is abnormal low-frequency cortical rhythms which engage cognitive functions and are deficient in PD. We tested the hypothesis that mid-frontal delta/theta rhythms predict cognitive dysfunction in PD. METHOD: We recruited 100 patients with PD and 49 demographically similar control participants who completed a series of cognitive control tasks, including the Simon, oddball and interval-timing tasks. We focused on cue-evoked delta (1-4 Hz) and theta (4-7 Hz) rhythms from a single mid-frontal EEG electrode (cranial vertex (Cz)) in patients with PD who were either cognitively normal, with mild-cognitive impairments (Parkinson's disease with mild-cognitive impairment) or had dementia (Parkinson's disease dementia). RESULTS: We found that PD-related cognitive dysfunction was associated with increased response latencies and decreased mid-frontal delta power across all tasks. Within patients with PD, the first principal component of evoked electroencephalography features from a single electrode (Cz) strongly correlated with clinical metrics such as the Montreal Cognitive Assessment score (r=0.34) and with National Institutes of Health Toolbox Executive Function score (r=0.46). CONCLUSIONS: These data demonstrate that cue-evoked mid-frontal delta/theta rhythms directly relate to cognition in PD. Our results provide insight into the nature of low-frequency frontal rhythms and suggest that PD-related cognitive dysfunction results from decreased delta/theta activity. These findings could facilitate the development of new biomarkers and targeted therapies for cognitive symptoms of PD.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».