Cognitive Decline in Parkinson's Disease: Understanding the Pathophysiological Differences
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson’s disease (PD) is the second most common neurodegenerative disorder, and the accompanying cognitive decline sequelae are one of its most pressing and least understood non-motor symptoms. It is estimated that between 20 to 40% of PD patients have some form of cognitive decline at the time of diagnosis, and over 80% of PD patients eventually convert to dementia within 20 years of diagnosis. PD patients can experience deficits in executive function, memory, attention, language and visuospatial function. PD has been linked to many different forms of pathology, ranging from brain atrophy and functional dysregulation, toxic protein deposition, and neurotransmitter system dysfunction. However, it is still not well understood why some PD patients experience rapid cognitive decline while others remain cognitively stable for years. Brain imaging techniques can be used to help elucidate the pathophysiological changes that occur which separate cognitive decline from cognitive sparing, providing insight into the compensatory changes the brain undergoes to maintain healthy cognition. The general aim of this thesis was to uncover the brain differences between PD patients with and without cognitive decline using multimodal imaging techniques and machine learning assisted modelling. First, using a coordinate-based meta-analysis, we found that key hub regions in three different important brain networks were affected by structural atrophy and functional hypometabolism in PD patients with cognitive decline: the bilateral insula, the bilateral dorsolateral prefrontal cortex, and left angular gyrus. Second, we used graph theory analysis to uncover that cognitively spared PD patients had more efficient brain networks than PD patients with mild cognitive impairment, suggesting compensatory network reorganization was occurring to maintain healthy cognition in the face of increasing disease burden. Finally, we found evidence that region beta-amyloid deposition affects cognitive decline in PD, with some brain regions being more vulnerable to the burden than others. Taken together, this thesis posits various ways the brain experiences both compensatory help and pathological harm due to PD cognitive decline pathology, providing a better understanding of this complex symptom umbrella.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».