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Enregistrement W4312087329 · doi:10.1002/alz.064727

Associations between psychological factors, grey matter volume, and resistance and resilience to tau pathology in cognitively unimpaired older adults

2022· article· en· W4312087329 sur OpenAlexaff
Cherie Strikwerda‐Brown, Frédéric St‐Onge, Yara Yakoub, Hazal Ozlen, Alexa Pichet Binette, John C.S. Breitner, Sylvia Villeneuve

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueResilience and Mental Health
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyGrey matterPersonality pathologyNeuroticismEntorhinal cortexCognitionVoxel-based morphometryPsychological resilienceClinical psychologyBig Five personality traitsPersonalityOptimismPsychiatryNeuroscienceWhite matterMedicinePersonality disordersMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Modifiable factors may influence risk for Alzheimer’s disease (AD) via two distinct, though not mutually exclusive, pathways: resistance and resilience to pathology. Whereas cognitive ‘resilience’ is defined as the maintenance of better‐than‐expected cognitive performance in the face of Aβ and tau pathology, ‘resistance’ refers to an absence or delaying of the pathology itself. We explored the potential influence of psychological factors on resistance and resilience to tau pathology in older adults at risk of AD dementia, and whether grey matter volume mediates these relationships. Method Measures of psychological factors (including mindfulness, optimism, purpose in life, Big‐5 personality traits, and affective symptoms), longitudinal cognitive assessments, and structural MRI scans were collected in 259 nondemented older adults, along with Aβ‐ and tau‐ positron emission tomography (PET) scans in a subset of 156 individuals. Relationships between psychological factors and entorhinal tau pathology, and between psychological factors and cognitive resilience to entorhinal tau pathology (quantified using the residuals method), were explored, controlling for age, sex, and global Aβ burden. Principal components analysis was then performed to reduce the psychological factors that were associated with resistance/resilience down to their underlying components. Relationships between the psychological components and grey matter volume were explored using voxel‐based morphometry analyses. Finally, the potentially mediating effect of grey matter volume on the relationships between the psychological components and resistance/resilience to pathology were examined. Result One principal component was associated with resistance to pathology, comprising mindful acting with awareness, perseverative thinking, conscientiousness, neuroticism, depression, purpose in life, and optimism. Two principal components were associated with resilience to pathology, the first comprising mindful nonjudgment, anxiety, and stress, and the second comprising extraversion and openness. These three principal components were associated with partially distinct patterns of grey matter volume, which overlapped in medial prefrontal and posterior cingulate cortices (Figure 1). Grey matter volume partially mediated the relationship between psychological factors and resistance, but not resilience, to pathology. Conclusion Psychological functioning may influence resistance and resilience to AD pathology in cognitively unimpaired older adults. Increased grey matter associated with different combinations of protective psychological factors may assist in the delaying or prevention of AD pathology.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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