MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4390193629 · doi:10.1002/alz.074894

Neuroticism is associated with entorhinal cortex volume in cognitively unimpaired older adults

2023· article· en· W4390193629 sur OpenAlexaffabout
Niki Akbarian, Susan Vandermorris, Nicolaas Paul L.G. Verhoeff, Nathan Herrmann, Linda Mah

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory and Neural Mechanisms
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroticismPsychologyMoodClinical psychologyAnxietyExtraversion and introversionPersonalityPsychiatryBig Five personality traits

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Neuroticism, the tendency toward negative mood states, is associated with Alzheimer’s Disease (AD) and tau pathology within entorhinal cortex (EC) in mild cognitive impairment and healthy older adults. However, studies of the link between neuroticism and structural neurodegeneration of EC have been negative. This may result from failure to account for subsyndromal affective symptoms or previous psychiatric history, as neuroticism is closely related to mood conditions that in turn, affect similar brain regions vulnerable to AD. We examined the association between neuroticism and EC volume while accounting for cognition, affective symptoms, and other personality traits in cognitively unimpaired (CU) older adults without history of major psychiatric conditions. Method 42 CU adults (age = 71.1 years, 27 females) with normal neuropsychological test performance and no known neurological conditions and current or past psychiatric disorders completed Geriatric Depression Scale, State‐Trait Anxiety Inventory, NEO Five‐Factor Inventory‐3 which assesses neuroticism, openness, conscientiousness, extraversion, and agreeableness, Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and structural magnetic resonance imaging of whole brain at 3T. Regression analyses examined the unconditional ability of neuroticism to predict bilateral EC volume, and while considering the potential contribution of cognition (MoCA, California Verbal Learning Test Delayed Recall), affective state, other personality traits, and age, gender, and education. P<.10 was set as the significance threshold for β estimates. Result In univariable modelling, neuroticism was predictive of left EC volume (β = ‐17.4, p = .025), explaining 9.8% of its variability [F(1, 40) = 5.45, p = .025]. Neuroticism remained a significant predictor of left EC volume (β = ‐1.9, p = .045) after factoring in demographic, cognitive and affective/personality variables. Additional left EC predictors were extraversion and state anxiety (β = ‐2.61, p = .01; β = 1.71, p = .045 respectively). Neuroticism was not predictive of right EC in univariable or multivariable modelling, but agreeableness emerged as a significant predictor (β = ‐1.68, p = .091). Conclusion Neuroticism was predictive of left EC volume in CU adults without current or past history of psychiatric disorders, independent of cognition, affect, and other personality traits. These findings, which have not been previously reported, extend previous epidemiological evidence of increased AD risk due to neuroticism and suggest the importance of considering the impact of mood symptoms and psychiatric history in this context.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,222 · 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

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetMemory and Neural Mechanisms→Travaux en français237 207→