Alterations in Gray Matter Structural Networks in Amnestic Mild Cognitive Impairment: A Source-Based Morphometry Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Amnestic mild cognitive impairment (aMCI), considered as the prodromal stage of Alzheimer's disease, is characterized by isolated memory impairment and cerebral gray matter volume (GMV) alterations. Previous structural MRI studies in aMCI have been mainly based on univariate statistics using voxel-based morphometry. Objective: We investigated structural network differences between aMCI patients and cognitively normal older adults by using source-based morphometry, a multivariate approach that considers the relationship between voxels of various parts of the brain. Methods: Ninety-one aMCI patients and 80 cognitively normal controls underwent structural MRI and neuropsychological assessment. Spatially independent components (ICs) that covaried between participants were estimated and a multivariate analysis of covariance was performed with ICs as dependent variables, diagnosis as independent variable, and age, sex, education level, and site as covariates. Results: aMCI patients exhibited reduced GMV in the precentral, temporo-cerebellar, frontal, and temporal network, and increased GMV in the left superior parietal network compared to controls (pFWER < 0.05, Holm-Bonferroni correction). Moreover, we found that diagnosis, more specifically aMCI, moderated the positive relationship between occipital network and Mini-Mental State Examination scores (pFWER < 0.05, Holm-Bonferroni correction). Conclusions: Our results showed GMV alterations in temporo-fronto-parieto-cerebellar networks in aMCI, extending previous results obtained with univariate approaches.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».