Functional brain networks in Developmental Topographical Disorientation
Notice bibliographique
Résumé
Despite a decade-long study on Developmental Topographical Disorientation, the underlying mechanism behind this neurological condition remains unknown. This lifelong selective inability in orientation, which causes these individuals to get lost even in familiar surroundings, is present in the absence of any other neurological disorder or acquired brain damage. Herein, we report an analysis of the functional brain network of individuals with Developmental Topographical Disorientation ($n = 19$) compared against that of healthy controls ($n = 21$), all of whom underwent resting-state functional magnetic resonance imaging, to identify if and how their underlying functional brain network is altered. While the established resting-state networks (RSNs) are confirmed in both groups, there is, on average, a greater connectivity and connectivity strength, in addition to increased global and local efficiency in the overall functional network of the Developmental Topographical Disorientation group. In particular, there is an enhanced connectivity between some RSNs facilitated through indirect functional paths. We identify a handful of nodes that encode part of these differences. Overall, our findings provide strong evidence that the brain networks of individuals suffering from Developmental Topographical Disorientation are modified by compensatory mechanisms, which might open the door for new diagnostic tools.
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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 | 0,001 |
| 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 ».