UNDERSTANDING THE INTERPLAY OF BRAIN HEALTH, COGNITION, AND AUTONOMIC FUNCTION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Research in clinical populations focused on various age-related diseases report multi-system difficulties in autonomic regulation, motor performance, cognition, and brain health. My research investigated the relationship between brain health, chronological age, and cognition. To assess these domains, I cross analyzed Compass 31, MoCA, and Brain Age Technology. The study population included 158 participants, both healthy and unhealthy. The collected data evaluated the relationship between brain age disparity, chronological age, and autonomic function. Correlation analysis, regression modeling, and subgroup comparisons were employed to explore potential associations, age-related patterns, and autonomic function variations. The findings from this research study contributes to a deeper understanding of the complex interplay between brain health, chronological age, and autonomic function. Age, White Matter Hyperintensities, Brain Age Gap, and Brain Age Variance demonstrate high significance when correlated with the MoCA total score. MoCA and all Compass 31 domains were found to be predictive of total white matter hyperintensity volume. This finding highlights a strong relationship between all three domains and suggests that when participants score high on both assessments, they should follow up with neuroimaging to discover potential brain damage. Future studies should identify risk factors for cognitive impairment and brain health that are also symptoms for autonomic dysregulation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».