Age-related Differences in Response Inhibition Are Mediated by Frontoparietal White Matter but Not Functional Activity
Notice bibliographique
Résumé
Healthy older adults often exhibit lower performance but increased functional recruitment of the frontoparietal control network during cognitive control tasks. According to the cortical disconnection hypothesis, age-related changes in the microstructural integrity of white matter may disrupt inter-regional neuronal communication, which in turn can impair behavioral performance. Here, we use fMRI and diffusion-weighted imaging to determine whether age-related differences in white matter microstructure contribute to frontoparietal over-recruitment and behavioral performance during a response inhibition (go/no-go) task in an adult life span sample (n = 145). Older and female participants were slower (go RTs) than younger and male participants, respectively. However, participants across all ages were equally accurate on the no-go trials, suggesting some participants may slow down on go trials to achieve high accuracy on no-go trials. Across the life span, functional recruitment of the frontoparietal network within the left and right hemispheres did not vary as a function of age, nor was it related to white matter fractional anisotropy (FA). In fact, only frontal FA and go RTs jointly mediated the association between age and no-go accuracy. Our results therefore suggest that frontal white matter cortical "disconnection" is an underlying driver of age-related differences in cognitive control, and white matter FA may not fully explain functional task-related activation in the frontoparietal network during the go/no-go task. Our findings add to the literature by demonstrating that white matter may be more important for certain cognitive processes in aging than task-related functional activation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».