Normative Sex Differences in Cognition and Morphometric Brain Connectivity: Evidence from 30,000+ UK Biobank Participants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is robust evidence for sex differences in domain-specific cognitive performance in the general population, where females typically show an advantage for verbal memory (VM), while males tend to perform better on tasks of spatial memory (SM). Sex differences in brain structure and connectivity are also well-documented and may provide insight into sex differences in cognition. In this study, we examined sex differences in cognition and morphometric brain connectivity of a large healthy sample (N = 31,180) from the UK Biobank dataset. Using T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI) scans and regional cortical thickness values, we applied jackknife bias estimation and graph theory to obtain subject-specific measures of morphometric brain connectivity, hypothesizing that sex-related differences in brain network global efficiency, or overall connectivity, would underlie observed cognitive differences. As predicted, females demonstrated better VM performance and males showed an advantage in SM. Females also demonstrated faster processing speed, with no observed sex difference in executive functioning. Males tended to have higher global efficiency, as well as higher regional connectivity (nodal strengths) in both the left and right hemispheres relative to females. Furthermore, higher global efficiency in males was found to mediate observed sex differences in cognition, predicting poorer verbal memory performance, better spatial memory, and slower processing speed in males. These findings contribute to an improved understanding of the way biological sex and differences in cognitive performance are related to morphometric brain connectivity as derived from graph-theoretic methods.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».