Evaluation of the default mode network using nonnegative matrix factorization in patients with cognitive impairment induced by occupational aluminum exposure
Notice bibliographique
Résumé
Aluminum (Al) is an important environmental pathogenic factor for neurodegenerative diseases, especially mild cognitive impairment (MCI). The aim of this study was to evaluate the gray matter volume of structural covariance network alterations in patients with Al-induced MCI. Male subjects who had been exposed to Al for >10 years were included in the present study. The plasma Al concentration, Montreal cognitive assessment (MoCA) score, and verbal memory assessed by the Rey auditory verbal learning test (AVLT) score were collected from each participant. Nonnegative matrix factorization was used to identify the structural covariance network. The neural structural basis for patients with Al-induced MCI was investigated using correlation analysis and group comparison. Plasma Al concentration was inversely related to MoCA scores, particularly AVLT scores. In patients with Al-induced MCI, the gray matter volume of the default mode network (DMN) was considerably lower than that in controls. Positive correlations were discovered between the DMN and MoCA scores as well as between the DMN and AVLT scores. In sum, long-term occupational Al exposure has a negative impact on cognition, primarily by affecting delayed recognition. The reduced gray matter volume of the DMN may be the neural mechanism of Al-induced MCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».