Structural network efficiency predicts resilience to cognitive decline in elderly at risk for Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Functional imaging studies have demonstrated the recruitment of additional neural resources as a possible mechanism to compensate for age and Alzheimer’s disease (AD)-related cerebral pathology, the efficacy of which is potentially modulated by underlying structural network connectivity. Additionally, structural network efficiency (SNE) is associated with intelligence across the lifespan, which is a known factor for resilience to cognitive decline. We hypothesized that SNE may be a surrogate of the physiological basis of resilience to cognitive decline in elderly persons without dementia and with age- and AD-related cerebral pathology.Methods: We included 85 cognitively normal elderly subjects or mild cognitive impairment (MCI) patients submitted to baseline diffusion imaging, liquor specimens, amyloid-PET and longitudinal cognitive assessments. SNE was calculated from baseline MRI scans using fiber tractography and graph theory. Mixed linear effects models were estimated to investigate the association of higher resilience to cognitive decline with higher SNE and the modulation of this association by increased cerebral amyloid, liquor tau or WMHV. Results: For the majority of cognitive outcome measures, higher SNE was associated with higher resilience to cognitive decline (p-values: 0.011–0.039). Additionally, subjects with higher SNE showed more resilience to cognitive decline at higher cerebral amyloid burden (p-values: <0.001–0.036) and lower tau levels (p-values: 0.002–0.015).Conclusion: These results suggest that SNE to some extent may quantify the physiological basis of resilience to cognitive decline most effective at the earliest stages of AD, namely at increased amyloid burden and before increased tauopathy.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».