Assessing Motor Cortex Excitability and Its Relationship with Cortical Atrophy in Alzheimer’s Dementia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background: Cortical excitability has been proposed as a novel neurophysiological marker of neurodegeneration in Alzheimer’s dementia (AD). However, the link between cortical excitability and structural changes in AD is not well understood. Objective: To assess the relationship between cortical excitability and motor cortex thickness in AD. Methods: In 62 participants with AD (38 females, mean ± SD age = 74.6 ± 8.0) and 47 healthy control (HC) individuals (26 females, mean ± SD age = 71.0 ± 7.9), transcranial magnetic stimulation resting motor threshold (rMT) was determined, and T1-weighted MRI scans were obtained. Skull-to-cortex distance was obtained manually for each participant using MNI coordinates of the motor cortex (x = −40, y = −20, z = 52). Results: The mean skull-to-cortex distances did not differ significantly between participants with AD (22.9 ± 4.3 mm) and HC (21.7 ± 4.3 mm). Participants with AD had lower motor cortex thickness than healthy individuals ( t (92) = −4.4, p = <0.001) and lower rMT (i.e., higher excitability) than HC ( t (107) = −2.0, p = 0.045). In the combined sample, rMT was correlated positively with motor cortex thickness ( r = 0.2, df = 92, p = 0.036); however, this association did not remain significant after controlling for age, sex and diagnosis. Conclusions: Patients with AD have decreased cortical thickness in the motor cortex and higher motor cortex excitability. This suggests that cortical excitability may be a marker of neurodegeneration in AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».