Differential pattern of fMRI signal in patients with Mild Cognitive Impairment compared to healthy controls during working memory tasks involving a task‐irrelevant fearful face distracter
Notice bibliographique
Résumé
Mild cognitive impairment (MCI) represents a transitional stage between normal age‐related cognitive changes and mild dementia. Patients with MCI show neurodegenerative changes that lead to modification of many fundamental neural pathways, including those involved in processing emotion and memory. To date, the literature on these networks in this patient population is very limited. A block‐design, delayed match to sample paradigm with task‐irrelevant emotional distracter was used and presented in a 3‐Tesla MRI scanner. Women, ages 55–85, MCI or healthy controls (HC) were presented with “what” and “where” information at low or high‐item loading with task‐irrelevant fearful or neutral faces. The change in blood oxygen level dependent (BOLD) signal was analyzed using SPM8 and two‐tailed t‐tests were used to compare different combinations of loading and emotional valence factors between groups. Despite comparable behavioral data between groups, MCI patients showed significant differential patterns of activation during working memory (WM) tasks when compared to HC. This pattern was different across information type, loading and emotional valence. Emotional distracters modified this pattern depending on the type of information presented. This work highlights changes in WM and emotional networks in MCI patients and is promising as an early detection tool for Alzheimer disease. Lawson Health Research Institute, London, ON Grant Funding Source : Internal Funding
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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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».