White Matter Integrity Is Associated With Intraindividual Variability in Neuropsychological Test Performance in Healthy Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Inconsistency of performance across neuropsychological testing instruments (dispersion) shows sensitivity to acquired injury and neurodegenerative pathology in older adults. The underlying neural correlates have remained speculative however, in spite of known white matter degradation seen in conjunction with elevated inconsistency in related operationalizations of intraindividual variability. Consistently, these operationalizations have controlled for artifactual age-related variance to increase measurement sensitivity of CNS dysfunction. In this study, dispersion was examined alongside composite scores of memory and executive functioning from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. 44 healthy older adults (M=72.0, SD=6.4) underwent diffusion tensor imaging and neuropsychological testing spanning a range of cognitive domains. Results replicated previous findings, demonstrating reduced microstructural integrity with advanced age and increased integrity in high memory and executive functioning performers, across all major white matter tracts. With age first regressed from the composite scores, significant associations remained between greater executive functioning scores and greater microstructural integrity in the genu of corpus callosum, anterior corona radiata bilaterally, right internal capsule and right posterior thalamic radiation. With age regressed from the dispersion scores greater values were primarily associated with decreased white matter integrity in the body and genu of corpus callosum, anterior corona radiata bilaterally and left superior longitudinal fasciculus. Dispersion is easily computed across speeded and accuracy-based measures and shows promise in detecting white matter damage, beyond that seen in the typical aging process. This appears to be the first investigation of neural correlates associated with increased dispersion.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».