Neural mechanisms underlying cognitive changes in individuals with alcohol use disorder: insights from resting-state functional magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alcohol use disorder (AUD) is associated with cognitive impairment and disruptions in brain function. This study aimed to investigate the neural mechanisms underlying these cognitive changes. This study employed multiple analytical approaches to analyze resting-state functional magnetic resonance imaging (RS-fMRI) data. Methods: In total, 30 individuals with AUD and 29 healthy control (HC) individuals were enrolled in the study. All the participants completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and underwent RS-fMRI scans. Neural activity was assessed using the amplitude of low-frequency fluctuation (ALFF) method, and a seed-based functional connectivity (FC) analysis was then conducted to examine network interactions. Results: Compared to the HC group, the AUD group had significantly lower total MoCA scores, particularly in terms of visuospatial/executive function, attention, and orientation (P<0.05). In the AUD group, there was a significant increase in ALFF in the right inferior frontal gyrus and bilateral parahippocampal gyrus, and a significant decrease in ALFF in the right middle frontal gyrus (P<0.05). A positive correlation was found between the ALFF values and total MoCA scores in the right inferior frontal gyrus of the AUD group (P<0.05). Additionally, there was enhanced self-interactive FC between the medial and lateral regions of the right inferior frontal gyrus (different subregions within the same brain area), and a positive correlation between the FC values and attention scores in the group (P<0.05). Conclusions: The AUD patients demonstrated significant resting-state functional alterations across multiple brain regions, and dysregulation in the right inferior frontal gyrus emerged as a potential neural substrate for their cognitive deficits.
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 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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».