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Enregistrement W4403779349 · doi:10.1002/hbm.26769

Functional connectivity in resting‐state networks relates to short‐term global cognitive functioning in cardiac arrest survivors

2024· article· en· W4403779349 sur OpenAlexaboutno aff
Marlous Verhulst, Hanneke M. Keijzer, Pauline C. W. van Gils, Caroline van Heugten, Frederick J. A. Meijer, Bart A. R. Tonino, Judith Bonnes, Thijs Delnoij, Jeannette Hofmeijer, Rick C. Helmich

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentDefault mode networkCognitionResting state fMRINeuropsychologyTask-positive networkFunctional magnetic resonance imagingCohortPsychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceNeuropsychological assessmentMedicineCardiologyInternal medicinePsychiatryNeuroscienceCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Long‐term cognitive impairment is common in cardiac arrest survivors. Screening to identify patients at risk is recommended. Functional magnetic resonance brain imaging (fMRI) holds potential to contribute to prediction of cognitive outcomes. In this study, we investigated the possible value of early changes in resting‐state networks for predicting short and long‐term cognitive functioning of cardiac arrest survivors. We performed a prospective multicenter cohort study in cardiac arrest survivors in three Dutch hospitals. Resting‐state fMRI scans were acquired within a month after cardiac arrest. We primarily focused on functional connectivity within the default‐mode network (DMN) and salience network (SN), and additionally explored functional connectivity in seven other networks. Cognitive outcome was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) during hospital admission and at 3 and 12 months, and by neuropsychological examination (NPE) at 12 months. We tested mixed effects models to evaluate the value of connectivity within the networks for predicting global cognitive outcomes at the three time points, and long‐term cognitive outcomes in the memory, attention, and executive functioning domains. We included 80 patients (age 60 ± 11 years, 72 (90%) male). MoCA scores increased significantly between hospital admission and 3 months (ΔMoCA hospital‐3M = 2.89, p < 0.01), but not between 3 and 12 months (ΔMoCA 3M–12M = 0.38, p = 0.52). Connectivity within the DMN, SN, and dorsal attention network (DAN) was positively related to global cognitive functioning during hospital admission ( β DMN = 0.85, p = 0.03; β SN = 1.48, p < 0.01; β DAN = 0.96, p = 0.01), but not at 3 and 12 months. Network connectivity was also unrelated to long‐term memory, attention, or executive functioning. Resting‐state functional connectivity in the DMN, SN, and DAN measured in the first month after cardiac arrest is related to short‐term global, but not long‐term global or domain‐specific cognitive performance of survivors. These results do not support the value of functional connectivity within these RSNs for prediction of long‐term cognitive performance after cardiac arrest.

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)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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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