Functional near‐infrared spectroscopy detects brain changes for apathy and pain in patients with Alzheimer's disease and related dementias
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's Disease and Related Dementias (ADRD) are degenerative and progressive in nature and are often accompanied by chronic pain and neuropsychiatric symptoms, which can be early signs and aggravators of ADRD. This study explores the relationship between self-reported pain, neuropsychiatric symptoms, and pain-evoked cortical hemodynamic changes using functional near infrared spectroscopy (fNIRS) in the prefrontal and motor brain cortices, stratified by high or low cognitive function in individuals with ADRD. METHOD: Cerebral hemodynamic changes in five brain regions of interest were measured using fNIRS from participants (n = 40) with ADRD and chronic pain. Self-reported pain was measured using Numeric Rating System, and self-reported depression and apathy were measured using NeuroPsychiatric Inventory. High and low cognitive function groups were determined based on scores from the Mini-Mental Status Exam and Telephone-Montreal Cognitive Assessment completed at baseline. We investigated the relationships of thermal pain-evoked cerebral hemodynamic changes in each region of interest and self-reported pain and self-reported depression and apathy stratified by high or low cognitive function. RESULTS: The study revealed significant negative correlations for oxy-hemoglogin and apathy in the right frontal region associated with low cognitive function (p = .04) and significant positive correlations for oxy-hemoglobin and apathy in the right motor region (p = .04) and for oxy-hemoglobin and pain in the middle frontal region (p = .04) associated with higher cognitive function. CONCLUSION: Study findings suggest that fNIRS may provide valuable biomarkers for apathy and depression in ADRD, with differential patterns based on cognitive function, suggesting neuropsychiatric symptoms may manifest differently depending on the patient's cognitive status. This could help clinicians better understand the severity and nature of neuropsychiatric symptoms and tailor interventions more effectively. Future studies should explore its utility in larger, diverse samples and clinical interventions targeting neuropsychiatric symptoms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».