Do I lose cognitive function as fast as my twin partner? Analyses based on classes of MMSE trajectories of twins aged 80 and older
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aging is associated with an increasing risk of decline in cognitive abilities. The decline is, however, not a homogeneous process. There are substantial differences across individuals although previous investigations have identified individuals with distinct cognitive trajectories. Evidence is accumulating that lifestyle contributes significantly to the classification of individuals into various clusters. How and whether genetically related individuals, like twins, change in a more similar manner is yet not fully understood. METHODS: In this study, we fitted growth mixture models to Mini Mental State Exam (MMSE) scores from participants of the Swedish OCTO twin study of oldest-old monozygotic and same-sex dizygotic twins with the purpose of investigating whether twin pairs can be assigned to the same class of cognitive change. RESULTS: We identified four distinct groups (latent classes) whose MMSE trajectories followed different patterns of change over time: two classes of high performing individuals who remained stable and declined slowly, respectively, a group of mildly impaired individuals with a fast decline and a small group of impaired individuals who declined more rapidly. Notably, our analyses show no association between zygosity and class assignment. CONCLUSIONS: Our study provides evidence for a more substantial impact of environmental, rather than genetic, influences on cognitive change trajectories in later life.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».