The Indirect Effect of Age Group on Switch Costs via Gray Matter Volume and Task-Related Brain Activity
Notice bibliographique
Résumé
Healthy aging simultaneously affects brain structure, brain function, and cognition. These effects are often investigated in isolation ignoring any relationships between them. It is plausible that age related declines in cognitive performance are the result of age-related structural and functional changes. This straightforward idea is tested in within a conceptual research model of cognitive aging. The current study tested whether age-related declines in task-performance were explained by age-related differences in brain structure and brain function using a task-switching paradigm in 175 participants. Sixty-three young and 112 old participants underwent MRI scanning of brain structure and brain activation. The experimental task was an executive context dual task with switch costs in response time as the behavioral measure. A serial mediation model was applied voxel-wise throughout the brain testing all pathways between age group, gray matter volume, brain activation and increased switch costs, worsening performance. There were widespread age group differences in gray matter volume and brain activation. Switch costs also significantly differed by age group. There were brain regions demonstrating significant indirect effects of age group on switch costs via the pathway through gray matter volume and brain activation. These were in the bilateral precuneus, bilateral parietal cortex, the left precentral gyrus, cerebellum, fusiform, and occipital cortices. There were also significant indirect effects via the brain activation pathway after controlling for gray matter volume. These effects were in the cerebellum, occipital cortex, left precentral gyrus, bilateral supramarginal, bilateral parietal, precuneus, middle cingulate extending to medial superior frontal gyri and the left middle frontal gyri. There were no significant effects through the gray matter volume alone pathway. These results demonstrate that a large proportion of the age group effect on switch costs can be attributed to individual differences in gray matter volume and brain activation. Therefore, age-related neural effects underlying cognitive control are a complex interaction between brain structure and function. Furthermore, the analyses demonstrate the feasibility of utilizing multiple neuroimaging modalities within a conceptual research model of cognitive aging.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».