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Enregistrement W4390191909 · doi:10.1002/alz.083220

Working and episodic memory trajectories over time following bilateral oophorectomy in early midlife women

2023· article· en· W4390191909 sur OpenAlexaffabout
Laura Gravelsins, Rebekah Reuben, Alana Brown, Nicole Gervais, Anne Almey, Annie Duchesne, Laurice Karkaby, Mateja Perović, Suzanne Tyson Witt, Elisabet Classon, Nina Lykke, Elvar Theodorsson, Elisabeth Åvall Lundqvist, Preben Kjølhede, Maria Engström, Michelle Jacobson, Marcus Q. Bernardini, William D. Foulkes, Elizabeth Page‐Gould, Elizabeth Hampson, Gillian Einstein

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMenopause: Health Impacts and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityMcGill UniversityUniversity of Northern British ColumbiaBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpisodic memoryForgettingPsychologyMemory spanWorking memoryAudiologyCognitive declineCognitionDevelopmental psychologyMedicineCognitive psychologyInternal medicineDiseaseDementiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Early ovarian hormone deprivation due to bilateral salpingo‐oophorectomy (BSO; ovarian and fallopian tube removal) is a risk for late‐life AD, but estradiol replacement therapy (ERT) may be protective (Rocca et al., 2007). Working and episodic memory decrements have been observed without ERT soon after surgery (Sherwin et al., 1988) and on average 5 years post‐BSO in midlife compared to premenopausal controls (Gervais et al., 2020). Unknown is whether memory continues to decrease over time in early midlife, a critical period for understanding cognitive trajectories that presage AD. We investigated memory changes in early midlife over time post‐BSO, and whether those taking ERT had different trajectories than those without. Method Participants with BSO taking ERT (BSO+ERT: M age = 44.5y; n = 71) were compared to those not taking ERT (BSO: M age = 43.2y; n = 55), recruited from Toronto and Montreal, Canada, and Linköping, Sweden, and completed up to four yearly visits. Episodic memory was evaluated using Logical Memory Task (LM) percent forgetting and Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT) total learning. Working memory was assessed using Spatial Working Memory Task (SPWM) trial 1 errors, Digit Ordering Task (DOT) errors, and Digit Span Backward Task (DSB) span length. Multilevel models were used to examine whether ERT influenced memory over time post‐BSO and disaggregate within‐ and between‐person effects. Estimated marginal means (Aiken and West, 1991) were calculated to delineate significant interactions. Result There were no significant changes over time post‐BSO on LM or RAVLT. The DSB showed significant within‐ and between‐person effects; the BSO group showed decreases in span length over time post‐BSO, while the BSO+ERT group showed increases and had significantly longer span lengths at seven years post‐BSO and beyond (Fig.1A&B). The SPWM Task showed a significant within‐person effect; the BSO group had stable errors over time post‐BSO, while the BSO+ERT group had working memory improvements and made fewer errors (Fig.1C). Conclusion Findings suggest that immediate verbal episodic memory declines we observed previously may stabilize. They also reveal that without ERT, most women have working memory declines post‐BSO. These data support ERT administration post‐BSO for working memory preservation. If ERT is contraindicated, cognitive training or lifestyle interventions may mitigate working memory declines.

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)0,001
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,265 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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