Oculomotor indicators of cognitive performance are modulated by neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the extent to which eye movements can be used to estimate cognitive ability in neurologically intact individuals was evaluated in the absence of clear underlying neurodegenerative processes. In contrast to previous studies of Parkinson's Disease (PD) and multiple sclerosis that demonstrated a strong link between oculomotor parameters and clinical measures of cognition, this relationship is unaffected by disease in healthy participants, enabling a more direct assessment of the connection between eye movements and cognition. Accordingly, a modest portion (≤28%) of the observed variance in cognitive test scores could be explained by oculomotor parameters in 204 participants aged 18-79 with no differences between males and females observed. The relationship between oculomotor parameters and cognitive measures was further compared between neurologically intact individuals and a separate sample of 65 individuals with PD. Oculomotor parameters showed stronger correlations with cognitive measures in PD patients, likely contributing to the greater explanatory power of oculomotor-based models in this population. Finally, given that many oculomotor parameters are affected by age, the ability to estimate an individual's age without confounding neurodegeneration was assessed. As 33% of the variance in participants' age could be explained by oculomotor parameters, age may be estimated from oculomotor parameters, providing insight into the aging brain. Collectively, these findings highlight the connection between oculomotor function and clinical measures of cognition in the absence of neurodegeneration and indicate that these relationships are likely mediated by the functional integrity of brain networks involved in both motor control and cognitive processing.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».