A longitudinal investigation of the relationship between dimensional psychopathology, gray matter structure, and dementia status in older adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The structure of psychopathology can be organized hierarchically into a set of transdiagnostic dimensional phenotypes. No studies have examined whether these phenotypes are associated with brain structure or dementia in older adults. Methods Data were drawn from a longitudinal study of older adults aged 70–90 years at baseline ( N = 1072; 44.8% male). Confirmatory factor models were fit to baseline psychiatric symptoms, with model fit assessed via traditional fit indices, model-based reliability estimates, and evaluation of model parameters. Bayesian plausible values were generated from the best-fitting model for use in subsequent analyses. Linear mixed models examined intraindividual change in global and regional gray matter volume (GMV) and cortical thickness over 6 years. Logistic regression examined whether symptom dimensions predicted incident dementia over 12 years. Results A higher-order model showed a good fit to the data (BIC = 28,691.85; ssaBIC = 28,396.47; CFI = 0.926; TLI = 0.92; RMSEA = 0.047), including a general factor and lower-order dimensions of internalizing, disinhibited externalizing, and substance use. Baseline symptom dimensions did not predict change over time in total cortical and subcortical GMV or average cortical thickness; regional GMV or cortical thickness in the frontal, parietal, temporal, or occipital lobes; or regional GMV in the hippocampus and cerebellum (all p -values >0.5). Finally, baseline symptom dimensions did not predict incident dementia across follow-ups (all p -values >0.5). Conclusions We found no evidence that transdiagnostic dimensions are associated with gray matter structure or dementia in older adults. Future research should examine these relationships using psychiatric indicators capturing past history of chronic mental illness rather than current symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».