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Enregistrement W4393075161 · doi:10.1113/jp285568

Multispectral brain connectivity during visual attention distinguishes controlled from uncontrolled hypertension

2024· article· en· W4393075161 sur OpenAlexaff
Jake J. Son, Yasra Arif, Davina B. Oludipe, Lucas Weyrich, Abraham D. Killanin, Alex I. Wiesman, Hannah J. Okelberry, Madelyn P. Willett, Hallie J. Johnson, Tony W. Wilson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthAmerican Heart Association
Mots-clésMagnetoencephalographyNeuroimagingNeuroscienceCognitionFunctional magnetic resonance imagingBrain activity and meditationFunctional connectivityNeurovascular bundlePsychologyFunctional neuroimagingMedicineElectroencephalographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hypertension-related changes in brain function place individuals at higher risk for cognitive impairment and Alzheimer's disease. The existing functional neuroimaging literature has identified important neural and behavioural differences between normotensive and hypertensive individuals. However, previously-used methods (i.e. magnetic resonance imaging, functional near-infrared spectroscopy) rely on neurovascular coupling, which is a useful but indirect measure of neuronal activity. Furthermore, most studies fail to distinguish between controlled and uncontrolled hypertensive individuals, who exhibit significant behavioural and clinical differences. To partially remedy this gap in the literature, we used magnetoencephalography (MEG) to directly examine neuronal activity that is invariant to neurovascular coupling changes induced by hypertension. Our study included 52 participants (19 healthy controls, 15 controlled hypertensives, 18 uncontrolled hypertensives) who completed a modified flanker attention task during MEG. We identified significant oscillatory neural responses in two frequencies (alpha: 8-14 Hz, gamma: 48-60 Hz) for imaging and used grand-averaged images to determine seeds for whole-brain connectivity analysis. We then conducted Fisher-z tests for each pair of groups, using the relationship between the neural connectivity and behavioural attention effects. This highlighted a distributed network of regions associated with cognitive control and selective attention, including frontal-occipital and interhemispheric occipital connections. Importantly, the inferior frontal cortex exhibited a unique neurobehavioural relationship that distinguished the uncontrolled hypertensive group from the controlled hypertensive and normotensive groups. This is the first investigation of hypertension using MEG and identifies critical whole-brain connectivity differences based on hypertension profiles. KEY POINTS: Structural and functional changes in brain circuitry scale with hypertension severity and increase the risk of cognitive impairment and Alzheimer's disease. We harness the excellent spatiotemporal precision of magnetoencephalography (MEG) to directly quantify dynamic functional connectivity in healthy control, controlled hypertensive and uncontrolled hypertensive groups during a flanker task. In the first MEG study of hypertension, we show that there are neurobehavioural relationships that distinguish the uncontrolled hypertensive group from healthy and controlled hypertensive group in the prefrontal cortex. These results provide novel insights into the differential impact of hypertension on brain dynamics underlying selective attention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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