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Enregistrement W4406200864 · doi:10.1002/alz.087419

Investigating covert awareness in individuals with Alzheimer’s Disease using functional near‐infrared spectroscopy (fNIRS)

2024· article· en· W4406200864 sur OpenAlexaff
Garima Gupta, Matthew Kolisnyk, Karnig Kazazian, Rafeh Shahid, Diana M Urian, Sergio L. Novi, Koula Pantazopoulos, Androu Abdalmalak, Jonathan Huntley, Derek Debicki, Stephen Pasternak, Adrian M. Owen

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholinesterase and Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensParkwood InstituteWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional near-infrared spectroscopyCovertPsychologyFunctional connectivityCognitive psychologyNeuroscienceCognitionPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is a form of dementia that impairs memory, language, and daily functioning. With disease progression, AD patients reportedly experience disturbances in their awareness of self, others, and their environment. These disturbances are associated with unfavourable clinical outcomes, which prompts critical questions about how AD patients experience the world around them. The present study utilizes a validated neuroimaging paradigm to ‘map’ conscious experiences through changes in brain activity. The premise is that similarity (i.e., synchrony) in conscious experiences of different people can be detected by investigating activity in fronto‐parietal areas linked with higher‐order processing essential for plot‐following. This paradigm was previously used to assess conscious states of behaviorally non‐responsive brain‐injured patients, showing that the internal mental experience of some patients was similar to that of healthy controls. Methods In this study, patients with mild‐moderate AD (n = 9) and age‐matched healthy controls (n = 29) underwent a 40‐minute functional near‐infrared spectroscopy (fNIRS) scan. During the scan, participants watched two short movies, each with an intact‐ and scrambled‐plot version. Scrambled versions were included to demonstrate that synchrony was associated with higher‐order processing rather than the mere presentation of audio‐visual stimuli. Inter‐subject correlations (i.e., Pearson correlation coefficients between the hemodynamic activity of one or more AD patients and the remaining participants, including healthy controls) were used as the metric for synchrony. Results Compared to the scrambled plot conditions, healthy controls showed robust synchronization in the frontal and parietal regions in the intact‐plot conditions. AD patients, in contrast, did not demonstrate a consistent pattern of synchronization in these regions during the intact‐plot conditions. Single‐subject analyses (i.e., comparing individual patients to the control group) further revealed that only one AD patient exhibited some degree of synchronization with the healthy controls during the audio‐visual stimuli. Conclusion These preliminary findings indicate that AD patients may be experiencing the world differently from healthy individuals. The variability noted in synchronization across AD patients may be reflective of the heterogeneity in disease‐related impairments. Understanding deficits and patient needs from the lens of impaired conscious processing could support disease prognosis and promote improvements in person‐centered care.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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