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Enregistrement W4387448263 · doi:10.7554/elife.91044.1.sa2

eLife Assessment: Neurophysiological trajectories in Alzheimer’s disease progression

2023· peer-review· en· W4387448263 sur OpenAlexaff
Björn Herrmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensBaycrest Hospital
Organismes subventionnairesOffice of the President, University of CaliforniaLarry L. Hillblom FoundationNational Institutes of HealthAlzheimer's Association
Mots-clésNeurodegenerationNeuroscienceMagnetoencephalographyCognitive declineNeurophysiologyCognitionAlzheimer's diseaseDiseaseBiologyPsychologyElectroencephalographyMedicineDementiaInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) is characterized by accumulation of amyloid-β and misfolded tau proteins causing synaptic dysfunction and progressive neurodegeneration and cognitive decline.Altered neural oscillations have been consistently demonstrated in AD.However, the trajectories of abnormal neural oscillations in AD progression and their relationship to neurodegeneration and cognitive decline are unknown.Here, we deployed robust eventbased sequencing models (EBMs) to investigate the trajectories of long-range and local neural synchrony across AD stages, estimated from resting-state magnetoencephalography.Increases in neural synchrony in the delta-theta band and decreases in the alpha and beta bands showed progressive changes along the EBM stages.Decreases in alpha and beta-band synchrony preceded both neurodegeneration and cognitive decline, indicating that frequency-specific neuronal synchrony abnormalities are early manifestations of AD pathophysiology.The long-range synchrony effects were greater than the local synchrony, indicating a greater sensitivity of connectivity metrics involving multiple regions of the brain.These results demonstrate the evolution of functional neuronal deficits along the sequence of AD progression. eLife assessmentThis work presents important findings for the field of Alzheimer's disease, especially for the electrophysiology subfield, by investigating the temporal evolution of different disease stages typically reported using M/EEG markers of resting-state brain activity.The evidence supporting the conclusions is solid and the methodology as well as the descriptions of the processes are of high quality, although a separation of individuals who are biomarker positive versus negative would have strengthened the interpretability of the results and the conclusions of the study.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreCommentaire

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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