Education increases reserve against Alzheimer’s disease—evidence from structural MRI analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to determine whether years of schooling influences regional cortical thicknesses and volumes in Alzheimer's disease (AD), mild cognitive impairment (MCI), and healthy age-matched controls. METHODS: Using an automated image analysis pipeline, 33 regional cortical thickness and 15 regional volumes measures from MRI images were determined in 121 subjects with MCI, 121 patients with AD, and 113 controls from AddNeuroMed study. Correlations with years of schooling were determined and more highly and less highly educated subjects compared, controlling for intracranial volume, age, gender, country of origin, cognitive status, and multiple testing. RESULTS: After controlling for confounding factors and multiple testing, in the control group, subjects with more education had larger regional cortical thickness in transverse temporal cortex, insula, and isthmus of cingulate cortex than subjects with less education. However, in the AD group, the subjects with more education had smaller regional cortical thickness in temporal gyrus, inferior and superior parietal gyri, and lateral occipital cortex than the subjects with less education. No significant difference was found in the MCI group. CONCLUSION: Education may increase regional cortical thickness in healthy controls, leading to increased brain reserve, as well as helping AD patients to cope better with the effects of brain atrophy by increasing cognitive reserve.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle