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Enregistrement W7117292525 · doi:10.1002/alz70856_103759

Omega Entropy from brain functional MRI is differentially associated with Cognitive performance

2025· article· en· W7117292525 sur OpenAlexaboutno aff
Norman Scheel, Jonathan M. Reader, Arijit Bhaumik, David C. Zhu, Scott J. Peltier, Benjamin M. Hampstead, Bruno Giordani, Henry L. Paulson, Jessica S. Damoiseaux

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionRecallEffects of sleep deprivation on cognitive performanceLimbic systemHuman brainDefault mode networkEntropy (arrow of time)Functional connectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Resting-state functional MRI (rs-fMRI) connectivity has been widely studied, but grasping the complexity of brain activity has been difficult. Dimensional complexity measures like Omega Entropy (Ω) are based on Eigenvalue (EV) spectrum analyses and can be used to estimate the complexity of rs-fMRI brain activity. A low Ω infers stronger coherence of brain activity, while a high Ω infers less coherence. We attempt to understand the association between Ω and cognitive performance, in an older age cohort. METHOD: We selected a sample of participants from the Michigan Alzheimer's Disease Research Center (P30AG072931) University of Michigan Memory and Aging Project longitudinal cohort (n = 132, 88 female, 93 White, 37 Black/African American, ages 73 ± 6.4 years) comprised of individuals ranging from cognitively normal (n = 86) to mild cognitive impairment (n = 18) and Alzheimer's disease (n = 28). All participants underwent baseline rs-fMRI and the National Alzheimer's Coordinating Center Uniform Data Set cognitive test battery, including the mental status measure, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and the Hopkins Verbal Learning Test (HVLT), a list-learning memory test. Pearson correlations between cognitive scores of MoCA and HVLT, and Ω measures of the brain networks from the rrAD420 atlas were carried out. Significance was set at p <0.05 after corrections using the Bonferroni method. RESULT: HVLT total learning z-scores were negatively correlated with Default Mode Network (DMN) Ω (r = -0.3, p = 0.005) and positively correlated with the limbic system Ω (r = 0.37, p = 0.009). HVLT delayed recall z-scores were negatively correlated with DMN Ω (r = -0.25, p = 0.019). MoCA total scores were negatively correlated with DMN Ω (r = -0.21, p = 0.015). CONCLUSION: Higher cognitive scores in HVLT and MoCA were associated with lower DMN Ω, while higher HVLT total recall scores were associated with higher Ω in the limbic system. These results suggest more coherent brain activity in the DMN and less coherent activity in the Limbic system are associated with better cognitive performance. Our previous findings suggest Ω generally increases as we age, so especially the differential effect in the limbic system warrants further research. Overall Ω shows promise as a descriptor of cognitive states and needs to be further evaluated.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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