Elucidating functional connectivity differences amongst older adults with mild cognitive impairment, subjective cognitive decline or normal cognition
Notice bibliographique
Résumé
Reduced ability of the salience network (SN) to control switching between the central executive and default mode network (DMN) is linked to deterioration of cognitive functioning in normal aging, mild cognitive impairment (MCI) and AD dementia (He et al., 2014). In the current study, we compared functional connectivity between SN and the anterior DMN amongst older adults with subjective cognitive decline (SCD), MCI, and normal cognition (NC). Participants were 72 older adults [39 females, mean age=71.5] who were classified as either NC (n=26), SCD (n=29), or MCI (n=17). Participants underwent a 6-minute resting state functional magnetic resonance imaging using gradient-echo EPI BOLD at 3T (TR=2000ms, TE=30ms). Seed-based analysis using CONN with an anterior cingulate cortex (ACC; [0, 22,35]) seed, a key node in the SN, was conducted to assess functional connectivity between the SN and the anterior DMN within each group. Groups did not differ in age, years of education, or sex distribution [F(2,69)=0.415, p=0.66; F(2,69)=2.20, p=0.12; X² (2, N=72)=1.89, p=0.39, respectively]. Significant functional connectivity was found between ACC and medial prefrontal cortex (mPFC) in SCD and MCI groups (T(28)=2.39, p-FDR=0.04; T(16)=2.89, p-FDR=0.02, respectively) but not in the NC group. These findings show support for increased functional connectivity in SCD and MCI between SN and anterior DMN compared to NC. This finding is consistent with evidence of increased functional connectivity between the posterior DMN and mPFC in individuals with MCI and AD, an alteration that is believed to be a compensatory response to decreased functional connectivity between the posterior DMN and other brain regions such as the medial temporal lobe, responsible for memory formation and processing.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».