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Record W2762605033 · doi:10.71781/19253

Modifications de la connectivité cérébrale au sein du réseau attentionnel ventral lors du vieillissement normal

2017· dissertation· fr· W2762605033 on OpenAlexfundno aff
Johnathan Deslauriers

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicEEG and Brain-Computer Interfaces
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les capacités attentionnelles sont nécessaires à la plupart des tâches de la vie quotidienne. Au cours du vieillissement normal, ces habiletés se modifient. De même, les études suggèrent que l’activité neurofonctionnelle du réseau fronto-pariétal qui sous-tend les capacités attentionnelles diffère entre les individus âgés et de jeunes adultes. Par contre, les changements en contexte du vieillissement du réseau fronto-pariétal ventral, aussi appelé le réseau attentionnel ventral, ont été peu investigués. Une telle question doit être soulevée dans le contexte où les plus récents modèles décrivant les changements fonctionnels associés au vieillissement rapportent que des possibles transformations neurofonctionnelles peuvent survenir au niveau intrahémisphérique et interhémisphérique. Le but de cet ouvrage est de déterminer comment le vieillissement normal affecte le réseau attentionnel ventral et de décrire la nature des changements qui peuvent survenir sur les axes intra et interhémisphériques. Pour y parvenir, la méthode de connectivité fonctionnelle fut privilégiée puisqu’elle permet de quantifier l’interaction neurofonctionnelle entre diverses régions composant un réseau fonctionnel. La première étude de cette thèse a permis de décrire les modifications de connectivité fonctionelle intrahémisphériques du réseau attentionnel ventral en comparant des adultes jeunes et âgés lorsqu’ils réalisent une tâche d’attention sélective en imagerie par résonance magnétique. Sur le plan comportemental, les individus âgés répondaient significativement plus lentement et commettaient davantage d’erreurs que le groupe composé de jeunes adultes. Les résultats de connectivité fonctionnelle montrent que le degré d’intégration de la connectivité fonctionnelle intrahémisphérique est globalement plus élevé chez les individus âgés dans l’ensemble des régions fronto-pariétales composant ce réseau. De plus, il semble que les aires antérieures du réseau, soit les aires préfrontales et insulaires, sont moins intégrées chez les individus âgés, alors que les zones pariétales, temporales et cérébelleuses le sont davantage. Le degré d’intégration de la connectivité est également plus élevé chez les adultes âgés entre les régions postérieures et antérieures. Ainsi, les résultats de cette étude suggèrent que la dynamique des régions antérieures et postérieures du réseau attentionnel ventral est modifiée au cours du vieillissement normal et que les régions postérieures occupent au sein de ce réseau un rôle plus important avec l’âge. Cette hyperconnectivité des aires pariétales pourrait représenter une stratégie de compensation intrahémisphérique (i.e. recrutement de régions additionnelles en postérieur) qui aurait cependant atteint un certain plateau puisque bien que les âgés réussissent à réaliser la tâche, ils performent significativement plus faiblement que de jeunes adultes. La seconde étude s’est intéressée aux modifications de connectivité interhémisphériques du même réseau fonctionnel en comparant le degré de connectivité fonctionnelle entre des individus jeunes et âgés. De manière similaire à l’étude 1, sur le plan comportemental les individus âgés répondaient significativement plus lentement et commettaient plus d’erreurs que les jeunes adultes. En ce qui concerne la dimension inter-hémisphérique du réseau, les résultats des analyses de connectivité montrent que le degré d’intégration des régions hémisphériques gauches fronto-pariétales et temporales est plus faible pour les participants âgés que pour les participants jeunes. Au contraire, les régions frontales, pariétales, temporales et sous-corticales de l’hémisphère droit sont plus intégrées. Par ailleurs, les résultats montrent également que le degré d’intégration interhémisphérique est plus élevé chez les individus âgés. Ainsi, cette étude suggère que le degré de connectivité fonctionnelle entre les régions hémisphériques droites du réseau attentionnel ventral augmente au cours du vieillissement, suggérant ainsi une amplification de la latéralisation de ce réseau vers l’hémisphère droit avec l’âge. Cette étude montre également que malgré une augmentation de la latéralisation du VAN à droite, celle-ci s’accompagne d’une augmentation du degré de connectivité fonctionnelle interhémisphérique qui pourrait être envisagée comme une tentative de compensation interhémisphérique (i.e. recrutement des régions homologues) qui aurait atteint toutefois un certain plateau car même si les âgés réussissent à réaliser la tâche, leur niveau de performance reste significativement plus faible que les jeunes. En somme, ce travail a permis de contribuer à notre compréhension de l’impact du vieillissement sur le réseau attentionnel ventral sur l’axe intrahémisphérique et interhémisphérique. Cet ouvrage lance de nouvelles pistes d’investigation dans ce domaine et pourrait éventuellement mener à l’élaboration d’interventions susceptibles de promouvoir une santé cognitive optimale lors du vieillissement.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.012
Threshold uncertainty score0.023

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.212
Teacher spread0.201 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2017
Admission routes1
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