AGE EFFECTS ON WHITE MATTER TOPOLOGY IN OLDER ADULTS AT HIGH RISK OF ALZHEIMER’S DISEASE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract White matter integrity shows age-related declines in later life. Studies have found altered topological changes of white matter networks in healthy aging populations. We investigated cross-sectional association between white matter network topology, age, education, and cognition in older adults at high-risk for Alzheimer’s disease (AD). A total of 153 cognitively healthy participants (age=67.78±5.03, 111 female, 54 APOE-4 carriers) who have at least one close family member diagnosed with AD from the Pre-symptomatic Evaluation of Experimental or Novel Treatments for Alzheimer’s Disease (PREVENT-AD) cohort were included in the study. Whole brain diffusion images were obtained and submitted to preprocessing, fiber tracking and connectome creation in MRtrix. Test scores from the Trail Making task, Stroop task, and Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT) were included as cognitive function measures. We found that older age was significantly associated with greater modularity (r2=0.48, p corrected< 0.001), lower density (r2=0.32, p corrected< 0.001), greater betweenness centrality (r2=0.39, p corrected=0.003), and greater clustering coefficient (r2=0.05, p corrected=0.042). Older age was also significantly associated with longer Trail Making time series B (r2=0.11, p corrected=0.012) and fewer recalled words (r2=0.18, p corrected=0.007). We further found that participants with higher educational attainment showed less age-related changes in modularity (t=2.42, p=0.017) and density (t=2.40, p=0.018). However, these graph theory measures were not associated with cognitive performance. In conclusion, age related to whole-brain white matter network topology in high-risk healthy older adults, and education may attenuate this relationship. The current study deepens our understanding of white matter changes in high-risk aging.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».