Sex Differences in Cortical Morphometry during Ageing: Examining the Interplay between Lifestyle and Reproductive Factors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sex differences in neurodegenerative disorder prevalence have been attributed to life expectancy, modifiable risk factors related to lifestyle and the impact of changes in sex hormones and the reproductive system. Although these factors are known to interact with one another, they are often studied in isolation. Here, we used a multivariate approach to investigate how lifestyle, along with menopause and the number of children, interacts with cortical thickness (CT) in healthy adults. Using CT measures from T1-weighted scans (MPRAGE, 1 mm 3 voxels; 124 participants; 67 females; 40-70 years old) from the Cam-CAN dataset. Using a partial least squares decomposition, we identified patterns of covariance between CT and lifestyle factors, menopause and the number of children. In women, we identified significant patterns that linked education, socioeconomic status, social contact and length of reproductive period to CT in the left prefrontal cortex, as well as alcohol consumption, physical activity and menopausal status to CT in the frontal poles. Contrastingly, the results in men were driven by education and anxiety, and involved increased CT in the temporal poles. Our findings suggests that sex differences in cortical anatomy during brain ageing might be driven by interactions between contrasting lifestyles and the female-specific endocrine environment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».