Gray Matter Volume Associations with Montreal Cognitive Assessment Domains in an ADNI Cohort of Early-Onset Mild Cognitive Impairment and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) and the Montreal Cognitive Assessment are standard, efficient, and swift clinical and research tools used when interrogating cognitively impairing (CI) conditions, such as Mild Cognitive Impairment (MCI) and Alzheimer’s disease (AD). However, the associations between gross cognitive impairment (CI) as compared to domain-specific functioning and underlying neuroanatomical correlates have not been investigated among individuals with early-onset Mild Cognitive Impairment (MCI) or Alzheimer’s disease (EOAD), who can benefit greatly from early diagnosis and intervention strategies. Methods: We analyzed T1-weighted MRIs and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores from the ADNI database in individuals < 65 years old who were either cognitively normal (CN) or had MCI or EOAD. Gray matter volume (GMV) was estimated in voxel-based morphometry (VBM) and ROI-parcellation general linear models examining associations with individual MoCA scores after adjusting for demographic covariates. Results: Results from 120 subjects (44 CN, 62 MCI, and 14 EOAD), identified significant global but also individually distinct domain-specific topographical signatures spanning the temporal, parietal, limbic, occipital, frontal lobes, and cingulate gyri. Conclusions: The results highlight neural correlates of cognitive functioning in a sample of young patients representative of the AD continuum, in addition to studying the structural MRI and functional cognitive difference.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».