The negative relationship between brain-age gap and psychological resilience defines the age-related neurocognitive status in older people
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Biological brain age is a brain-predicted age using machine learning to indicate brain health and its associated conditions. The presence of an older predicted brain age relative to the actual chronological age is indicative of accelerated aging processes. Consequently, the disparity between the brain's chronological age and its predicted age (brain-age gap) and the factors influencing this disparity provide critical insights into cerebral health dynamics during aging. In this study, we employed a Lasso regression model and analyzed multimodal imaging data from 124 participants aged 53 to 76 to formulate and predict brain age. Additionally, we conducted partial correlation analyses to explore the complex relationship between the brain-age gap and network metrics, cognitive assessments, and emotional evaluations, while controlling for chronological age, gender, and education. Our findings highlight psychological resilience as a significant mitigating factor against premature brain aging. It is established that psychological resilience significantly influences the modulation of the brain-age gap. Moreover, psychological resilience and the brain-age gap exhibit a high accuracy (above 0.72) in segregating Montreal Cognitive Assessment score-based cohorts. This observation underscores significant insight into the potential of utilizing the brain-age gap as a diagnostic tool for the early detection of accelerated aging. It advocates for the timely application of interventions, including the development of programs aimed at bolstering psychological resilience.
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.
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 | 0,001 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle