Biological Age and 12-Year Cognitive Change in Older Adults: Findings from the Victoria Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although recent cross-sectional findings indicate that markers of biological age (BA) mediate chronological age (CA) differences in cognitive performance, little is known about their influence on actual cognitive changes. OBJECTIVE: The purpose of this investigation is to examine CA and BA as predictors of 12-year cognitive change in a longitudinal sample of older adults. METHODS: Data from the Victoria Longitudinal Study (VLS) were examined for 125 adults between 67 and 95 years of age. Biomarkers, including visual and auditory acuity, grip strength, peak expiratory flow, blood pressure, and body mass index, were submitted to a factor analysis and a composite BA variable was computed based on factor loadings. Intraindividual change across 5 waves of measurement (3-year intervals) was examined as a function of CA and BA for 5 cognitive domains: verbal processing speed, working memory, reasoning, episodic memory, and semantic memory. RESULTS: The latent structure of biomarkers was consistent with previous investigations of functional age and a common factor view of biological aging. Results of hierarchical linear modeling showed that BA predicted actual cognitive change (decline) independent of CA. CONCLUSIONS: As a predictor of cognitive performance in late life, CA is a proxy for biological and environmental influences. We have shown that biological influences are independent predictors of actual cognitive change in older adults. This supports the view that cognitive decline is not due to aging per se, but rather is likely due to causal factors that operate along the age continuum.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».