Cognitive reserves hold back age-related upregulation of neural activities in speech-in-noise perception
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During cognitive tasks, increased frontoparietal neural activity and functional connectivity are commonly observed in older adults. Cognitive reserves accrued from positive life choices can provide additional neural resources to cope with aging. However, how cognitive reserves interact with upregulated neural activity in older adults is poorly understood. We measured brain activity with fMRI during a speech-in-noise task and assessed whether cognitive reserve accumulated from long-term musical training bolsters or holds back age-related upregulated activity. Older musicians exhibited less upregulation of task-induced functional connectivity than older non-musicians in auditory dorsal regions, which predicted better behavioral performance in older musicians. These results suggest that cognitive reserve may hold back neural recruitment. Besides functional connectivity strength, we also found that older musicians showed more youth-like fine spatial patterns of functional connectivity than older non-musicians. Our findings enlightened the intricate interplay between cognitive reserve and age-related upregulated activity during speech in noise perception. Significance Statement Understanding the interplay between cognitive reserve and age-related neural changes is vital for developing strategies to mitigate cognitive decline in older adults. This study reveals that long-term musical training, which provides cognitive reserve for speech perception, helps older musicians preserve youth-like levels of functional connectivity and fine-scale activity patterns in the auditory dorsal stream during speech-in-noise perception. Unlike older non-musicians, who exhibit age-related neural upregulation, older musicians maintain youth-like connectivity patterns akin to those of younger adults, resulting in superior speech-in-noise perception. These findings support the "Hold-back upregulation" hypothesis and suggest that musical training counteracts age-related declines by preserving youthful brain function. The results offer valuable insights for designing interventions to enhance aging populations’ cognitive function and communication abilities.
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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) | 0,002 | 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 ».