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Enregistrement W4406219412 · doi:10.1002/alz.084729

How Does Social Interaction Impact Grey Matter Volume in Healthy Older Women?

2024· article· en· W4406219412 sur OpenAlexaff
Heather Kwan, Ashleigh F. Parker, Cassandra Szoeke, Jodie R. Gawryluk

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrey matterVolume (thermodynamics)PsychologyGerontologyMedicineWhite matterPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The global population of adults over the age of 65 is expected to surpass 2 billion by 2050. Alongside this rise in the aging population, the incidence of age‐related cognitive decline and dementia will continue to grow. Importantly, women are at an elevated risk of cognitive decline compared to men. Therefore, it is imperative to identify modifiable risk and protective factors for aging women. The Lancet Commission highlighted low social contact as a modifiable risk factor for dementia and the Scaffolding Theory of Aging and Cognition‐Revised suggests potential neural structural benefits of such sources of enrichment. Structural neuroimaging allows for the examination of grey matter volume directly, in vivo. It was hypothesized that women with greater social interaction would demonstrate greater grey matter volume. Method The current study used magnetic resonance imaging to examine the relationship between grey matter volume and social interaction in healthy older women. Participants were all biological females over the age 60 and obtained from the Women’s Healthy Ageing Project. The current study included 151 healthy older women (MAge = 70.30 ± 2.88) who had 3T structural magnetic resonance imaging data and had completed the social composite score on the Short Form‐36 (SF‐36). The correlation between the social composite score and grey matter volume was examined using voxel‐based morphometry. Result The results did not reveal significant correlations between grey matter volume and scores on the SF‐36, although there were sub‐threshold (p<0.2, corrected) positive correlations in the posterior areas of the brain. A post‐hoc region of interest analysis also revealed a significant correlation between SF‐36 and grey matter volume in the cerebellum (p<0.05, corrected). Conclusion Age‐related cognitive decline continues to represent a significant and ongoing issue for our global population, particularly for women who are at an increased risk. It is crucial to continue to investigate the unique variables, such as social interaction, to improve the quality of life for aging women.

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)0,002
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
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2024
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