Effects of Healthy and Neuropathological Aging on Autobiographical Memory: A Meta-Analysis of Studies Using the Autobiographical Interview
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A meta-analytic review was conducted to assess the effects of healthy aging, amnestic mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer's disease (AD) on naturalistic autobiographical memory using the Autobiographical Interview, a widely used, standardized assessment that derives measures of internal (episodic) and external (nonepisodic) details from freely recalled autobiographical narratives. METHODS: A comprehensive literature search identified 21 aging, 6 MCI, and 7 AD studies (total N = 1,556 participants). Summary statistics for internal and external details for each comparison (younger vs older or MCI/AD vs age-matched comparison groups) and effect size statistics were extracted and summarized using Hedges' g (random effects model) and adjusted for the presence of publication bias. RESULTS: The pattern of reduced internal and elevated external details in aging was robust and consistent across nearly all 21 studies. MCI and-to a greater extent-AD were associated with reduced internal details, whereas the external detail elevation faded with MCI and AD. Although there was evidence of publication bias on reporting of internal detail effects, these effects remained robust after correction. DISCUSSION: The canonical changes to episodic memory observed in aging and neurodegenerative disease are mirrored in the free recall of real-life events. Our findings indicate that the onset of neuropathology overwhelms the capacity of older adults to draw upon distributed neural systems to elaborate on past experiences, including both episodic details specific to identified events and nonepisodic content characteristic of healthy older adults' autobiographical narratives.
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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 | 0,021 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».