Spatial navigational strategies correlate with gray matter in the hippocampus of healthy older adults tested in a virtual maze
Notice bibliographique
Résumé
Healthy young adults use different strategies when navigating in a virtual maze. Spatial strategies involve using environmental landmarks while response strategies involve executing a series of movements from specific stimuli. Neuroimaging studies previously confirmed that people who use spatial strategies show increased activity and gray matter in the hippocampus, while those who use response strategies show increased activity and gray matter in caudate nucleus (Iaria et al., 2003; Bohbot et al., 2007). A growing number of studies report that cognitive decline that occurs with normal aging is correlated with a decrease in volume of the hippocampus. Here, we used voxel-based morphometry (VBM) to examine whether spatial strategies in aging are correlated with greater gray matter in the hippocampus, as found in our previous study with healthy young participants. Forty-five healthy older adults were tested on a virtual navigation task that allows spatial and response strategies. All participants learn the task to criterion after which a special "probe" trial that assesses spatial and response strategies is given. Results show that spontaneous spatial memory strategies, and not performance on the navigation task, positively correlate with gray matter in the hippocampus. Since numerous studies have shown that a decrease in the volume of the hippocampus correlates with cognitive deficits during normal aging and increases the risks of ensuing dementia, the current results suggest that older people who use their spatial memory strategies in their everyday lives may have increased gray matter in the hippocampus and enhance their probability of healthy and successful aging.
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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 | 0,000 | 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 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 ».