Life-Course Socioeconomic Position and Hippocampal Atrophy in a Prospective Cohort of Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Low socioeconomic position (SEP) has been linked to an increased risk of dementia and cognitive decline. However, little is known about the association between SEP and morphologic brain changes in older age. This study examines the relationships between indicators of life-course SEP with both hippocampal volume (HcV) and HcV loss in a population-based cohort of 1328 older adults aged 65 to 80 years. METHODS: Multivariable linear regression models were used to estimate the associations of SEP with baseline HcV and the annual rate of HcV atrophy according to three life-course conceptual models: the sensitive/critical periods model (which explored SEP in specific periods: in childhood [using parental education], early adulthood [based on participants' education], and midlife [based on participants' socioprofessional group]); the accumulation-of-risk model (life-course cumulative SEP), and the social mobility model (life-course SEP trajectories). RESULTS: Participants with lower midlife SEP had smaller HcV (-0.08 cm; 95% confidence interval, -0.15 to -0.01) and 0.17% (95% confidence interval, 0.04%-0.30%) faster hippocampal atrophy than participants with higher midlife SEP. Childhood and early adulthood SEPs were not related to hippocampal measures. The accumulation-of-risk and the social mobility models revealed that the accumulation of socioeconomic disadvantage and declining socioeconomic trajectories were related to faster hippocampal atrophy. CONCLUSIONS: In this cohort of older adults, lower socioprofessional attainment in midlife and disadvantageous life-course socioeconomic position were associated with faster hippocampal atrophy, a cerebral change linked to cognitive disorders. Results support the hypothesized links between socioenvironmental exposures related to stress and/or cognitive enrichment and brain/cognitive reserve capacities.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».