A brain MRI investigation of gait capacities in older adults across the cognitive spectrum
Bibliographic record
Abstract
Le vieillissement entraîne des modifications de l'organisme, dont un déclin des performances physiques et fonctionnelles lié à des facteurs génétiques, biologiques et environnementaux. Ce déclin peut devenir pathologique, affectant anormalement certaines fonctions. L’altération des fonctions cognitive et motrice est souvent intriquée, les sujets ayant de mauvaises capacités de marche sont plus à risque de développer une démence. Ces liens entre atteinte motrice et capacité cognitive sont sous-tendus par des altérations neurologiques potentiellement communes à ces fonctions. Cette thèse vise à explorer les liens entre capacités de marche et cognitives chez les sujets âgés, en identifiant les substrats neuronaux associés aux paramètres de marche. Elle examine également comment ces substrats varient selon le statut cognitif et leur rôle dans la progression vers la démence. L’étude analyse trois cohortes (IRMarche et GAIT du CHU d’Angers, et Gait&Brain de l’Université de Western Ontario) regroupant des sujets âgés (> 60 ans) avec différents statuts cognitifs (cognitivement sains, « Mild Cognitive Impairment » (MCI), démence). L’analyse des corrélats anatomo-cliniques en IRM cérébrale structurale explore les associations entre structure cérébrale et capacité de marche. Une analyse spectroscopique du proton dans le cortex moteur primaire complète la dernière étude, examinant les liens entre métabolites et capacité en double tâche chez les sujets MCI. Un premier travail a montré que la vitesse de marche en double tâche (dénomination d’animaux) distinguait le mieux les statuts cognitifs, soulignant son intérêt pour le dépistage. Les travaux suivants ont identifié des corrélats cérébraux (volume de substance grise) spécifiques aux capacités de marche, variant selon le statut cognitif. Enfin, le substrat neuronal associé à un haut coût de la double tâche (lors du décompte d’un en un) a contribué à expliquer pourquoi les sujets MCI ayant un haut coût de la double tâche évoluent plus vers la démence.Cette thèse apporte un éclairage sur les mécanismes cérébraux liés au déclin des capacités de marche et cognitives. Des études futures avec d’autres techniques de neuroimagerie et d’électrophysiologie seront nécessaires pour approfondir ces résultats.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".