Neurobehavioral Mechanisms Influencing the Association Between Generativity, the Desire to Promote Well-Being of Younger Generations, and Purpose in Life in Older Adults at Risk for Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Generativity, the desire and action to improve the well-being of younger generations, is associated with purpose in life among older adults. However, the neurobehavioral factors supporting the relationship between generativity and purpose in life remain unknown. This study aims to identify the functional neuroanatomy of generativity and mechanisms linking generativity with purpose in life in at-risk older adults. METHODS: Fifty-eight older adults (mean age = 70.8, SD = 5.03, 45 females) with a family history of Alzheimer's disease (AD) were recruited from the PREVENT-AD cohort. Participants underwent brain imaging and completed questionnaires assessing generativity, social support, and purpose in life. Mediation models examined whether social support mediated the association between generativity and purpose in life. Seed-to-voxel analyses investigated the association between generativity and resting-state functional connectivity (rsFC) to the ventromedial prefrontal cortex (vmPFC) and ventral striatum (VS), and whether this rsFC moderated the relationship between generativity and purpose in life. RESULTS: Affectionate social support mediated the association between generative desire and purpose in life. Generative desire was associated with rsFC between VS and precuneus, and, vmPFC and right dorsolateral prefrontal cortex (rdlPFC). The vmPFC-rdlPFC rsFC moderated the association between generative desire and purpose in life. DISCUSSION: These findings provide insight into how the brain supports complex social behavior and, separately, purpose in life in at-risk aging. Affectionate social support may be a putative target process to enhance purpose in life in older adults. This knowledge contributes to future developments of personalized interventions that promote healthy aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».