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Enregistrement W4402710944 · doi:10.1111/joor.13855

Correlation Between Swallowing and Cognitive Brain Networks in Older Adults via Functional <scp>MRI</scp>

2024· article· en· W4402710944 sur OpenAlexaboutno aff
Jie Wang, Mengqing Zhang, Hongmei Wen, Cheng Yang, Xiaomei Wei, Yonghui Wang, Zulin Dou

Notice bibliographique

RevueJournal of Oral Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésLingual gyrusCognitionSupramarginal gyrusPostcentral gyrusPsychologyFunctional magnetic resonance imagingStroop effectSwallowingAudiologySuperior frontal gyrusStatistical parametric mappingMiddle frontal gyrusMontreal Cognitive AssessmentInferior temporal gyrusParietal lobeSupplementary motor areaVoxelEffects of sleep deprivation on cognitive performanceTemporal lobeMedicineNeuroscienceMagnetic resonance imagingEpilepsyCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Clinical evidence supports that swallowing function is correlated with cognition, but the neurobiological mechanism associated with cognitive impairment and dysphagia remains unclear. OBJECTIVES: To compare the brain activation patterns of the swallowing and the cognitive tasks and explore neural associations between swallowing and cognitive function via task-related functional magnetic resonance imaging (fMRI). METHODS: A total of 13 healthy older adults (aged > 60 years) were recruited. Participants underwent the clinical dementia rating (CDR) test and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). A block-designed task-related fMRI study was conducted where each participant completed both swallowing and cognitive tasks within a single session. During the swallowing task, participants swallowed 2 mL of thickened water, while the Stroop Colour Word Test (SCWT) served as the cognitive task. First-level analysis of swallowing time-series images utilised the general linear model (GLM) with Statistical Parametric Mapping (SPM), applying a voxel threshold of p < 0.001 for significance. Common activations in brain regions during swallowing and cognitive tasks were extracted at the group level, with significance set at p < 0.05, corrected for multiple comparisons using the false discovery rate (FDR), with a minimum cluster size of 20 voxels. Correlation analysis between behavioural measurements and imaging signals was also conducted. RESULTS: Some regions were commonly activated in both task networks; these regions were the bilateral occipital lobe, cerebellum, lingual gyrus, fusiform, middle frontal gyrus, precentral and postcentral gyrus, right supramarginal and inferior parietal lobe. Most importantly, the average beta value of cognitive and swallowing tasks in these areas are both significantly negative related to the MoCA score. Furthermore, opposite signal changes were seen in the bilateral prefrontal lobes during the swallowing task, while positive activation in the bilateral prefrontal lobes was observed during the SCWT. Postcentral gyrus activation was more extensive than precentral gyrus activation in the swallowing task. CONCLUSION: The common activation of swallowing and cognitive tasks had multiple foci. The activity of cognitive and swallowing task in these areas is significantly negative correlated with the MoCA score. These findings may help to illustrate the association between dysphagia and cognitive impairment due to the common brain regions involved in cognition and swallowing and may provide a reference for further rehabilitation of dysphagia. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trial: (Chinese Clinical Trial Registry): ChiCTR1900021795.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, 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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