SHORT-TERM INTRAINDIVIDUAL DYNAMICS OF HEART RATE AND COGNITIVE FUNCTIONING IN OLDER ADULTS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Short-term intraindividual variability in cognition can provide insights into the underlying processes that cannot be captured by only examining mean levels (MacDonald et al., 2003). This variability is often dependent on a number of individual or contextual characteristics. Thus, modeling the heterogeneity of the within-person variance and including meaningful covariates to account for why individuals are more variable on some occasions than others is an alternate way to understand process. The present study utilized a 14-day intensive measurement design to examine the effects of fluctuations in daily heart rate on variability in cognitive performance. Fifty-five older adults (Mage = 70.1 years) completed daily cognitive tasks and measures of well-being, while also wearing an accelerometer to capture physical activity, sleep, and continuous heart rate. Data were examined with a mixed effects location scale model (Hedeker et al., 2008; Rast et al., 2012), which incorporates both an individual’s measured level (location) and their variability around that level (scale). Both the location and the scale are permitted to be random such that on any given occasion an individual may deviate from their typical level and they may also deviate from their typical amount of variability. In this way, the location scale model allows for the heterogeneity of the variance in cognition to be modeled and accounted for with other covariates. Results revealed that there were significant amounts of variability in daily heart rate and cognition across 14 days. The impact of heart rate variability on cognitive performance will be discussed.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».