Cerebral Activation During Initial Motor Learning Forecasts Subsequent Sleep-Facilitated Memory Consolidation in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Older adults exhibit deficits in motor memory consolidation; however, little is known about the cerebral correlates of this impairment. We thus employed fMRI to investigate the neural substrates underlying motor sequence memory consolidation, and the modulatory influence of post-learning sleep, in healthy older adults. Participants were trained on a motor sequence and retested following an 8-h interval including wake or diurnal sleep as well as a 22-h interval including a night of sleep. Results demonstrated that a post-learning nap improved offline consolidation across same- and next-day retests. This enhanced consolidation was reflected by increased activity in the putamen and the medial temporal lobe, including the hippocampus, regions that have previously been implicated in sleep-dependent neural plasticity in young adults. Moreover, for the first time in older adults, the neural substrates subserving initial motor learning, including the putamen, cerebellum, and parietal cortex, were shown to forecast subsequent consolidation depending on whether a post-learning nap was afforded. Specifically, sufficient activation in a motor-related network appears to be necessary to trigger sleep-facilitated consolidation in older adults. Our findings not only demonstrate that post-learning sleep can enhance motor memory consolidation in older adults, but also provide the system-level neural correlates of this beneficial effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».