Education as a Moderator of the Relationship Between Episodic Memory and Amyloid Load in Normal Aging
Notice bibliographique
Résumé
The current study explored whether education, a proxy of cognitive reserve, modifies the association between episodic memory (EM) performance and βeta-amyloid load (Aβ), a biomarker of Alzheimer's disease, in a cohort of cognitively normal older adults. One hundred and four participants (mean age 73.3 years) evenly spread out in three bands of education were recruited. Participants underwent neuropsychological assessment, structural MRI as well as PET imaging to quantify Aβ load. Moderation analyses and the Johnson-Neyman technique were carried out to examine the interaction of education with Aβ load to predict EM performance. Linear regressions were then performed within each group of education to better illustrate the interaction effect (all analyses were controlled for age and sex). The interaction between education and Aβ load was significant (p < .05) for years of education, reaching a cutoff point of 13.5 years, above which the relationship between Aβ load and EM was no longer significant. Similarly, significant associations were found between Aβ and EM among participants with secondary (p < .01) and pre-university education (p < .01), but not with a university degree (p = .253). EM performance is associated with Aβ load in cognitively normal older individuals, and this relationship is moderated by educational attainment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».