Biological age from electroencephalographic activity could be decoupled from a gradual stochastic accumulation of pathologies over adulthood
Notice bibliographique
Résumé
The brain's biological age, or brain age, can be inferred using electroencephalography (EEG) and may reflect various factors, including early-life influences or the gradual accumulation of pathological changes. We aimed to investigate the relationship between brain age and age-related changes by evaluating the predictive accuracy of brain age models across different stages of adulthood. We hypothesized that if brain age predominantly reflects the accumulation of stochastic brain damage, the models would better predict the age of younger adults than older adults. We analyzed routine clinical EEG data from public hospitals, categorizing outpatients into young, middle-aged, and older age groups. Source activity was reconstructed from the EEG recordings. We focused on spectral power within six brain lobes defined by the Destrieux brain atlas. Random forest models were trained using EEG features from middle-aged adults to predict brain age. We then evaluated the models' accuracy in young and older adults by assessing the R-squared values of the predictions. Contrary to our hypothesis, the predictive performance, on average, did not decline with increasing age, suggesting that brain age may not primarily reflect a gradual accumulation of damage. These findings imply that individual differences in brain rhythms may remain relatively stable across adulthood, indicating that other factors contribute to brain aging beyond accumulated pathological changes.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».