A longitudinal study of the relationship between personality traits and the annual rate of volume changes in regional gray matter in healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
To investigate whether personality traits affect the rate of decline of gray matter volume, we analyzed the relationships between personality traits and the annual rate of changes of gray matter volume in 274 healthy community dwelling subjects with a large age range by applying a longitudinal design over 6 years, using brain magnetic resonance images (MRI) and the Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R) at baseline. Brain MRI data were processed using voxel-based morphometry with a custom template by applying the DARTEL diffeomorphic registration tool. For each subject, we used NEO-PI-R to evaluate the five major personality traits, including neuroticism, extraversion, openness, agreeableness, and conscientiousness. The results show that the annual rate of change in regional gray matter volume in the right inferior parietal lobule was correlated significantly and negatively with a personality of openness, which is known to be related to intellect, intellectual curiosity, and creativity adjusting for age, gender, and intracranial volume. This result indicates that subjects with a personality trait of less openness have an accelerated loss of gray matter volume in the right inferior parietal lobule, compared with subjects with a personality trait of more openness. Because the right inferior parietal lobule is involved in higher cognitive function such as working memory and creativity, a personality trait of openness is thought to be important for preserving gray matter volume and cognitive function of the right inferior parietal lobule in healthy adults.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».