Altered Visuomotor Network Dynamics Associated with Freezing of Gait in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Freezing of gait (FOG) is a common gait disorder that often accompanies Parkinson's disease (PD). The current understanding of brain functional organization in FOG was built on the assumption that the functional connectivity (FC) of networks is static, but FC changes dynamically over time. We aimed to characterize the dynamic functional connectivity (DFC) in patients with FOG based on high temporal-resolution functional MRI (fMRI). METHODS: Eighty-seven PD patients, including 29 with FOG and 58 without FOG, and 32 healthy controls underwent resting-state fMRI. Spatial independent component analysis and a sliding-window approach were used to estimate DFC. RESULTS: Four patterns of structured FC 'states' were identified: a frequent and sparsely connected network (State I), a less frequent but highly synchronized network (State IV), and two states with opposite connecting directions between the visual network and the sensorimotor network (positively connected in State II, negatively connected in State III). Compared with the non-FOG group, patients with FOG spent significantly less time in State II and more time in State III. The longer dwell time in State III was correlated with more severe FOG symptoms. The fractional window of State III tended to correlate to visual-spatial and executive dysfunction in FOG. Moreover, fewer transitions between brain states and lower variability in local efficiency were observed in FOG, suggesting a relatively 'rigid' brain. CONCLUSIONS: This study highlights how visuomotor network dynamics are related to the presence and severity of FOG in PD patients, which provides new insights into understanding the pathophysiological mechanisms that underly FOG. © 2025 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,002 |
| 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 ».