Biological brain age and resilience in cognitively unimpaired 70‐year‐old individuals
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study investigated the associations of brain age gap (BAG)-a biological marker of brain resilience-with life exposures, neuroimaging measures, biological processes, and cognitive function. METHODS: We derived BAG by subtracting predicted brain age from chronological age in 739 septuagenarians without dementia or neurological disorders. Robust linear regression models assessed BAG associations with life exposures, plasma inflammatory and metabolic biomarkers, magnetic resonance imaging, and cerebrospinal fluid biomarkers of neurodegeneration and vascular brain injury, and cognitive performance. RESULTS: Greater BAG (older-looking brains) was associated with physical inactivity, diabetes, and stroke, while prediabetes was related to lower BAG, that is, younger-looking brains. Physical activity mitigated the link between obesity and BAG. Greater BAG was associated with greater small vessel disease burden, white-matter alterations, inflammation, high glucose, poorer vascular-related cognitive domains. Sex-specific associations were identified. DISCUSSION: Vascular-related lifestyles and health shape brain appearance. Inflammation and insulin-related processes may be keys to understanding vascular cognitive disorders. HIGHLIGHTS: BAG, reflecting deviations from CA, can indicate resilience. Diabetes, stroke, and low physical activity link to "older" brains (greater BAG). Physical activity yielded to "younger" brains in septuagenarians with obesity. High cerebrovascular burden, inflammation, and glucose associate with "older" brains. Sex differences were detected in all BAG-associated factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».