Sex differences in cognition and structural covariance-based morphometric connectivity: evidence from 28,000+ UK Biobank participants
Notice bibliographique
Résumé
There is robust evidence for sex differences in domain-specific cognition, where females typically show an advantage for verbal memory, whereas males tend to perform better in spatial memory. Sex differences in brain connectivity are well documented and may provide insight into these differences. In this study, we examined sex differences in cognition and structural covariance, as an index of morphometric connectivity, of a large healthy sample (n = 28,821) from the UK Biobank. Using T1-weighted magnetic resonance imaging scans and regional cortical thickness values, we applied jackknife bias estimation and graph theory to obtain subject-specific measures of structural covariance, hypothesizing that sex-related differences in brain network global efficiency, or overall covariance, would underlie cognitive differences. As predicted, females demonstrated better verbal memory and males showed a spatial memory advantage. Females also demonstrated faster processing speed, with no observed sex difference in executive functioning. Males showed higher global efficiency, as well as higher regional covariance (nodal strengths) in both hemispheres relative to females. Furthermore, higher global efficiency in males mediated sex differences in verbal memory and processing speed. Findings contribute to an improved understanding of how biological sex and differences in cognition are related to morphometric connectivity as derived from graph-theoretic methods.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».