Functional Connectivity Correlates of Perceived Financial Exploitation in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Financial exploitation (FE) in old age is devastating and common; however, the neural correlates of FE are poorly understood. Previous studies of FE in older adults have implicated declines in decision making and social cognition as two risk factors for FE in later life. Here we examined whether functional connectivity among brain regions implicated in decision making and social cognition differed for those with an experience of FE vs. those without. Participants included 16 older adults without cognitive impairment who reported FE (Mean age = 70.5, 62.5% female, Mean education = 16.0 years) and 16 demographically and cognitively matched adults who denied a history of FE (Mean age = 65.1, 37.5% female, Mean education = 15.1 years). Measures of whole-brain resting-state functional connectivity in the hippocampus, insula, and medial frontal cortex were derived for each group. Compared to the non-FE group, FE was associated with greater functional connectivity between the right hippocampus and bilateral temporal regions, and less functional connectivity between the right hippocampus and the right cerebellum and bilateral lingual gyri. The FE group showed less connectivity between the right and left insula and cingulate cortex, and between the right insula and regions of the left lateral temporal gyrus and dorsolateral prefrontal cortex. Finally, the FE group showed greater functional connectivity between the medial frontal cortex and the right lateral temporal gyrus and orbitofrontal cortex, and less functional connectivity with the right pre- and postcentral gyri. Results suggest that perceived FE in old age is associated with whole-brain functional connectivity differences involving the hippocampus, insula, and medial frontal cortex, consistent with models implicating age-associated changes in decision making and social cognition in FE.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».