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Enregistrement W1962297085 · doi:10.1017/s0714980815000409

Age Differences in Reaction Times and a Neurophysiological Marker of Cholinergic Activity

2015· article· fr· W1962297085 sur OpenAlexaff
Marielle Young-Bernier, Annick Tanguay, François Tremblay, Patrick S. R. Davidson

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensHeart and Stroke FoundationBruyèreUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesGynecologyPsychologyPhilosophyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RÉSUMÉ La détérioration du système cholinergique lors du vieillissement normal semble contribuer au déclin de l'attention avec l'âge. Nous avons examiné l'effet potentiel de l'âge sur la performance au « Attention Network Test » (ANT) ainsi que sur la variabilité intra-individuelle dans la vitesse des réponses à une tâche go/no-go et à une tâche de temps de réaction (TR) à choix multiples chez un groupe de jeunes adultes et de personnes âgées en santé. Nous avons ensuite examiné si un marqueur neurophysiologique de l'activité cholinergique dérivé de la stimulation magnétique transcrânienne (i.e., inhibition afférente à courte latence; IACL) était associé à la performance. Les personnes âgées montraient un ralentissement au ANT ainsi qu'une plus grande variabilité intra-individuelle que les jeunes adultes à la tâche de TR à choix multiples, mais il n'y avait pas de différence liée à l'âge dans les scores reflétant les réseaux attentionnels du ANT (vigilance, orientation aux stimuli et contrôle exécutif). Les niveaux de IACL étaient diminués chez les personnes âgées, mais ils n'étaient pas associés à la performance. Il est possible que des relations entre le marqueur de l'activité cholinergique et l'attention émergent seulement en cas de déficits de neurotransmission sévères. D'autres mécanismes corticaux pourraient aussi être plus fortement associés aux fonctions liées à l'attention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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