Mapping neural auditory encoding profiles across different levels of cognitive functioning in ageing and dementia
Notice bibliographique
Résumé
Research indicates that persons with dementia (PWDs) often experience central auditory processing dysfunction, which could potentially serve as an early indicator of the condition. Mismatch negativity (MMN) is an objective measure of memory-based central auditory processing and has been used to study cognitive decline across various clinical populations. Although its application in dementia research remains limited, it has been suggested as an index for cognitive decline in dementia. This thesis aimed to investigate the impact of cognitive functioning, ranging from healthy aging to severe dementia, on MMN responses to four deviant types (intensity, duration, location, and frequency) using the multi-feature paradigm across six regions of interest. Cognitive decline, as determined by the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA), was found to have an attenuating effect on frequency and location MMN amplitudes but not intensity and duration. Furthermore, the attenuation of frequency MMN was found to be significant particularly in central and temporoparietal regions, with a more pronounced effect in central regions compared to the right temporoparietal region. Additionally, exploratory correlational analyses revealed that a background in music training was associated with more negative MMN responses for frequency and location deviants. The correlation was found to be moderate in central regions for location and more broadly for frequency. The results of this thesis support MMN as an index for cognitive decline in dementia and tentatively suggest that musical training may have some preservative effect on central auditory processing in healthy and pathologically ageing nonmusicians.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».