Cognitive Function based on Theta‐Gamma Coupling vs. Clinical Diagnosis in Older Adults with Mild Cognitive Impairment with or without Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Whether individuals with mild cognitive impairment (MCI) and a history of major depressive disorder (MDD) are at a higher risk for cognitive decline than those with MCI alone is still not clear. Previous work suggests that a reduction in prefrontal cortical theta phase‐gamma amplitude coupling (TGC) is an early marker of cognitive impairment. This study aimed to determine whether using a TGC cut‐off is better at separating individuals with MCI or MCI with remitted MDD (MCI+rMDD) on cognitive performance than their clinical diagnosis. Our hypothesis was that global cognition would differ more between TGC‐based groups than diagnostic groups. Method We analyzed data from 128 MCI (mean age: 71.8, SD: 7.3) and 85 MCI+rMDD (mean age: 70.9, SD: 4.7) participants. Participants completed a comprehensive neuropsychological battery; TGC was measured during the N‐back task. An optimal TGC cut‐off was determined during performance of the 2‐back. This TGC cut‐off was used to classify participants into low vs. high TGC groups. We then compared the Cohen’s d of the difference in global cognition between the high and low TGC groups to the Cohen’s d between the MCI and MCI+rMDD groups. We used bootstrapping to determine 95% confidence intervals for Cohen’s d values using the whole sample. Result As hypothesized, Cohen’s d for the difference in global cognition between the TGC groups was larger (0.64 [0.32,0.88]) than between the diagnostic groups (0.10 [0.004,0.37]) with a difference between these two Cohen’s d’s of 0.54[0.10, 0.80]. Conclusion Our findings suggest that TGC is a useful marker to identify individuals at high risk for cognitive decline, beyond clinical diagnosis. This could be due to TGC being a sensitive marker of prefrontal cortical dysfunction that would lead to an accelerated cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».