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Record W7011546348

Neuroimagerie anatomique du trouble neurocognitif léger dans le trouble comportemental en sommeil paradoxal

2024· other· fr· W7011546348 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicPrenatal Screening and Diagnostics
Canadian institutionsnot available
FundersEisaiCanadian Institutes of Health ResearchParkinson CanadaTeva Pharmaceutical IndustriesAlzheimer SocietyFondation Brain CanadaBiogen
KeywordsElectrodiagnosisMedical screeningPoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le trouble comportemental en sommeil paradoxal (TCSP) est une parasomnie caractérisée par une perte partielle ou totale de l’atonie musculaire durant le sommeil paradoxal, accompagnée de comportements moteurs anormaux et indésirables. Le TCSP idiopathique ou isolé (TCSPi) est un facteur de risque majeur pour le développement d’une synucléinopathie, telle que la maladie de Parkinson (MP) ou la démence à corps de Lewy (DCL). Le TCSPi est aujourd’hui considéré comme une synucléinopathie prodromique. Environ le tiers des patients avec un TCSPi sont atteints d’un trouble neurocognitif (TNC) léger, un état intermédiaire entre le fonctionnement cognitif normal et le TNC majeur (démence). La coexistence du TCSPi et du TNC léger est associée à un risque accru de développer une DCL, ou une MP avec TNC. Bien que les anomalies neuroanatomiques associées au TCSPi soient de mieux en mieux caractérisées, les bases biologiques du TNC léger dans le TCSPi demeurent peu étudiées. L’objectif général de cette thèse est de mieux caractériser les bases neuroanatomiques associées au TNC léger dans le TCSPi et de préciser les liens entre la morphologie du cerveau et la performance cognitive. À cette fin, 52 patients avec un diagnostic de TCSPi confirmé par polysomnographie et 41 participants sains ont été recrutés à l’Hôpital du Sacré-Coeur de Montréal. Parmi les patients avec un TCSPi, 17 ont reçu un diagnostic clinique de TNC léger. Tous les participants ont consenti à subir un enregistrement polysomnographique nocturne, un examen d’imagerie par résonance magnétique (IRM), ainsi qu’une évaluation neurologique et neuropsychologique exhaustive. Les images anatomiques T1 ont ensuite fait l’objet de différentes analyses volumétriques dans les deux études composant cette thèse. L’objectif de l’étude 1 était de mieux documenter les bases neuroanatomiques associées au TNC léger dans le TCSPi en utilisant différentes mesures volumétriques à travers l’encéphale. La morphométrie voxel à voxel (VBM) et la morphométrie déformation (deformation-based morphometry, ou DBM) ont été utilisées afin de comparer le volume cérébral entre 17 patients avec un TCSPi et un TNC léger, 35 patients sans TNC et 41 participants sains appariés pour l’âge, le sexe et le niveau d’éducation. Ensuite, des corrélations ont été effectuées dans le but d’investiguer le lien entre les variables morphométriques et la performance cognitive dans 3 grands domaines, soit 1) l’attention et les fonctions exécutives; 2) la mémoire épisodique et l’apprentissage; et 3) les habiletés visuospatiales. Les résultats des analyses indiquent que les patients avec un TCSPi et un TNC présentent des patrons d’atrophie plus sévères et étendus dans le cerveau par rapport aux patients sans TNC et aux contrôles. L’atrophie de certaines régions corticales et sous-corticales est associée à une plus faible performance aux tâches mesurant l’attention et les fonctions exécutives, les habiletés visuospatiales, et à la présence de symptômes moteurs plus sévères. L’objectif de la deuxième étude était d’explorer les changements neuroanatomiques associés au TNC léger au niveau des réseaux de covariance de la matière grise. Pour ce faire, nous avons utilisé une approche basée sur les régions d’intérêt afin de générer les réseaux de covariance à partir de régions anatomiques connues pour leur rôle dans les principaux réseaux de connectivité fonctionnelle au repos. Plus précisément, les régions sélectionnées faisaient partie du réseau « mode par défaut », fronto-pariétal, visuel, attentionnel (dorsal et ventral), ou sensoriel-moteur. Ensuite, nous avons comparé l’association structurelle entre ces régions d’intérêt et les autres régions cérébrales entre les trois groupes. Les résultats de ces analyses ont montré des anomalies dans les régions comprises dans le réseau du mode par défaut, fronto-pariétal et visuel. En somme, les études réalisées dans le cadre de cette thèse révèlent plusieurs anomalies neuroanatomiques chez les patients avec un TCSPi et un TNC léger par rapport aux patients sans TNC et aux participants contrôles. Plus spécifiquement, les patients avec un TNC présentent un volume réduit au sein de plusieurs régions corticales et sous-corticales. Le volume cérébral de plusieurs régions corrèle positivement avec la performance cognitive. De plus, une réorganisation des réseaux de covariance est observée spécifiquement chez les patients avec un TNC, impliquant surtout les régions cérébrales postérieures. Ces anomalies morphologiques sont similaires à celles retrouvées dans les synucléinopathies et pourraient sous-tendre les déficits cognitifs chez les patients avec un TCSPi. Par contraste, les patients sans TNC ne se distinguaient des participants contrôles sur aucune métrique IRM, soulignant la spécificité des atteintes cérébrales chez les patients avec un TNC. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Trouble comportemental en sommeil paradoxal, trouble neurocognitif léger, IRM (imagerie par résonance magnétique), neuroimagerie, réseaux de covariance structurelle, maladie de Parkinson, démence à corps de Lewy, synucléinopathies.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
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 score0.011
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
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 head0.010
GPT teacher head0.211
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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Published2024
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