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Enregistrement W4380883406 · doi:10.1002/alz.065936

A longitudinal study of the task‐related activation trajectory in people with mild cognitive impairment and subjective cognitive decline

2023· article· en· W4380883406 sur OpenAlexaff
Kenia S. Correa-Jaraba, Samira Mellah, Isaora Zefania Dialahy, CIMA‐Q Group, Sylvie Belleville

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionDementiaTrajectoryCohortPsychologyCognitive declineNeuroimagingHippocampusLongitudinal studyAudiologyNeuroscienceCognitive psychologyMedicineInternal medicineDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Brain hyperactivation — defined as higher level of activation compared to controls — was suggested as a very early signature of prodromal Alzheimer’s disease (AD), which would gradually decrease with progression to dementia. Longitudinal studies with people who have mild cognitive impairment (MCI) and subjective cognitive decline (SCD) can be used to capture the temporal dynamics and inter‐individual differences of these very early activation changes. Here, we aimed to identify the temporal trajectory of task‐related activation in participants with SCD and MCI from the CIMA‐Q cohort, which has data collected at multiple time‐points. We thus identified subgroups based on their common activation trajectory and characterized subgroups defined from the activation trajectory. Method The study included 53 older participants (40 SCD; 13 MCI) from the CIMA‐Q cohort with neuroimaging data collected over at least two time‐points (66‐85 years old; 36 women, 17 men). An fMRI examination was done every two years (2‐4 time‐points; average follow‐up: 3.2 years). Task‐related activation was measured during an associative memory encoding task. Group‐based trajectory models were estimated to identify homogeneous groups of participants based on activation trajectories in the hippocampus and in regions from the cortical signature of AD. Groups defined based on activation trajectories were then compared using Apolipoprotein‐ε4 (ApoE4), baseline cognition and hippocampal volume. Result Two different trajectories of activation were identified: Trajectory 1 was found in several cortical regions and was characterized by a high level of initial activation, which decreased over time. Trajectory 2 was characterized by a lower activation level, which remained stable over time or increased slightly on time‐point 4. Smaller hippocampal volume and ApoE4 were associated with Trajectory 1 for the left angular gyrus, and left hippocampal and right middle temporal gyrus activation, respectively. Conclusion An inverted U‐shape trajectory was found with high activation followed by gradually decreasing activation in AD‐signature regions. This trajectory was associated with smaller hippocampal volume and/or the presence of ApoE4 allele, both of which are biomarkers that increase the likelihood of developing AD. This finding supports the hypothesis that the inverted U‐shape trajectory of hyperactivation could be an index of prodromal AD.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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