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Enregistrement W2922796230 · doi:10.1017/s1355617719000018

Neurocognitive SuperAging in Older Adults Living With HIV: Demographic, Neuromedical and Everyday Functioning Correlates

2019· article· en· W2922796230 sur OpenAlexfundno aff
Rowan Saloner, Laura M. Campbell, Vanessa Serrano, Jessica L. Montoya, Elizabeth Pasipanodya, Emily W. Paolillo, Donald Franklin, Ronald J. Ellis, Scott Letendre, Ann C. Collier, David B. Clifford, Benjamin B. Gelman, Christina M. Marra, J. Allen McCutchan, Susan Morgello, Ned Sacktor, Dilip V. Jeste, Igor Grant, Robert K. Heaton, David J. Moore

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthAGE-WELL
Mots-clésNeurocognitivePsychologyHuman immunodeficiency virus (HIV)GerontologyEveryday lifeActivities of daily livingClinical psychologyMedicinePsychiatryCognitionVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Studies of neurocognitively elite older adults, termed SuperAgers, have identified clinical predictors and neurobiological indicators of resilience against age-related neurocognitive decline. Despite rising rates of older persons living with HIV (PLWH), SuperAging (SA) in PLWH remains undefined. We aimed to establish neuropsychological criteria for SA in PLWH and examined clinically relevant correlates of SA. METHODS: 734 PLWH and 123 HIV-uninfected participants between 50 and 64 years of age underwent neuropsychological and neuromedical evaluations. SA was defined as demographically corrected (i.e., sex, race/ethnicity, education) global neurocognitive performance within normal range for 25-year-olds. Remaining participants were labeled cognitively normal (CN) or impaired (CI) based on actual age. Chi-square and analysis of variance tests examined HIV group differences on neurocognitive status and demographics. Within PLWH, neurocognitive status differences were tested on HIV disease characteristics, medical comorbidities, and everyday functioning. Multinomial logistic regression explored independent predictors of neurocognitive status. RESULTS: Neurocognitive status rates and demographic characteristics differed between PLWH (SA=17%; CN=38%; CI=45%) and HIV-uninfected participants (SA=35%; CN=55%; CI=11%). In PLWH, neurocognitive groups were comparable on demographic and HIV disease characteristics. Younger age, higher verbal IQ, absence of diabetes, fewer depressive symptoms, and lifetime cannabis use disorder increased likelihood of SA. SA reported increased independence in everyday functioning, employment, and health-related quality of life than non-SA. CONCLUSIONS: Despite combined neurological risk of aging and HIV, youthful neurocognitive performance is possible for older PLWH. SA relates to improved real-world functioning and may be better explained by cognitive reserve and maintenance of cardiometabolic and mental health than HIV disease severity. Future research investigating biomarker and lifestyle (e.g., physical activity) correlates of SA may help identify modifiable neuroprotective factors against HIV-related neurobiological aging. (JINS, 2019, 25, 507-519).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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