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Record W2949274142 · doi:10.71781/19046

La maladie d’Alzheimer comme syndrome de déconnexion et son impact sur le système du langage

2018· dissertation· fr· W2949274142 on OpenAlexfundno aff
Maxime Montembeault

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2018
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicHealth, Medicine and Society
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthServierEisaiGenentechIXICORéseau québécois de recherche sur le vieillissementSynarcU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsMedpaceBiogenBioClinicaNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerAlzheimer SocietyBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyLarry L. Hillblom FoundationU.S. Department of Veterans Affairs
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La forme typique de la maladie d’Alzheimer (MA) se caractérise par des troubles progressifs de la mémoire épisodique. Néanmoins, les patients atteints par cette maladie présentent également des symptômes langagiers. Parmi les problèmes langagiers que les patients MA présentent, l’anomie, c’est-à-dire une difficulté à trouver les mots justes, serait le plus prédominant. Ainsi, il s’agit d’un marqueur cognitif intéressant pour la détection de la maladie ainsi que son diagnostic différentiel avec d’autres maladies présentant certains symptômes similaires, telle que la variante sémantique de l’aphasie primaire progressive (vs-APP). Malgré tout, le profil anomique des patients MA reste incomplètement caractérisé sur le plan de la dénomination de certains types d’entités. Par ailleurs, les bases cognitives et cérébrales de l’anomie demeurent sujet de débat dans la MA. En addition à des dommages structurels ou des altérations fonctionnelles dans des régions cérébrales spécifiques, plusieurs auteurs ont récemment suggéré qu’une déconnexion au sein de réseaux cérébraux pourrait sous-tendre les difficultés cognitives présentées chez les patients MA, incluant les symptômes langagiers. Toutefois, aucune étude n’a validé le fait que la MA était un syndrome de déconnexion à l’aide de la technique des réseaux de covariance structurelle de la matière grise. De surcroît, très peu d’études ont investigué l’impact de la MA sur le réseau cérébral langagier, ce qui pourrait nous apporter un éclairage sur les symptômes langagiers des patients tels que l’anomie. Le premier volet de la thèse visait à mieux caractériser le profil anomique des patients MA, à le comparer à celui des patients vs-APP et finalement, à clarifier ses bases cognitives et cérébrales (article #1). Les résultats suggéraient d’abord une atteinte diffuse en dénomination pour tous les types d’items (entités non uniques, personnes célèbres, lieux célèbres et logos célèbres) chez les patients MA en comparaison aux sujets contrôles. L’atteinte était néanmoins prédominante pour la dénomination de personnes célèbres, suggérant un profil prosopoanomique dans la MA. Les connaissances sémantiques générales pour ces mêmes entités étaient préservées chez les patients MA, bien qu’une légère altération ait été observée pour les connaissances sémantiques spécifiques. Les résultats comportementaux des patients MA se distinguaient clairement des résultats obtenus chez les patients vs-APP, qui présentaient une anomie plus sévère et un trouble sémantique net. Le profil d’anomie tel qu’évalué en dénomination de personnes célèbres chez les patients MA corrélait avec l’atrophie de la matière grise dans la jonction temporo-pariétale gauche (une région associée avec l’accès lexical), et ne corrélait pas avec l’atrophie de la matière grise dans le LTA gauche (une région associée à la sémantique). Ainsi, ces résultats soulignent l’apport important du trouble d’accès lexical dans l’anomie chez les patients MA, mais suggère tout de même un trouble de nature mixte en raison des lacunes sémantiques observées chez ces patients pour les connaissances spécifiques. Le deuxième volet de la thèse visait à démontrer que la MA est un syndrome de déconnexion (article #2), et que cette déconnexion touchait également le réseau cérébral responsable du langage (article #3). D’abord, les résultats ont permis de démontrer des changements de la connectivité structurelle dans les réseaux clés associés à la MA. En effet, une diminution de la connectivité structurelle a été observée dans les sous-composantes du réseau du mode par défaut, apportant ainsi un appui à l’hypothèse de la MA comme syndrome de déconnexion. Ensuite, il a été possible de confirmer que les atteintes de connectivité sont également présentes à l’extérieur du réseau du mode par défaut, soit dans le réseau cérébral langagier. Des diminutions de connectivité fonctionnelle ont principalement été relevées dans le gyrus temporal postérieur moyen gauche et le lobe temporal antérieur gauche, en relation avec d’autres régions du réseau langagier. En lien avec l’anomie chez les patients MA, les altérations de la connectivité fonctionnelle sont compatibles avec la nature mixte de l’anomie chez les patients MA. Mis ensemble, ces résultats mettent en relief l’importance des marqueurs cognitifs liés à l’anomie et des marqueurs de connectivité cérébrale dans la caractérisation de la MA et son diagnostic différentiel avec d’autres maladies neurodégénératives telles que la vs-APP. Étant donné l’impact au quotidien des troubles langagiers sur les patients MA et leurs proches, nous croyons qu’une meilleure caractérisation des bases cognitives et cérébrales de leurs déficits contribuera au développement d’interventions auprès de ceux-ci.

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: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.003
Scholarly communication0.0030.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.028
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.252 · 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 designQualitative
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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Published2018
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