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Enregistrement W4408662296 · doi:10.52294/001c.130919

Aging of resting-state functional connectivity in amateur singers, instrumentalists and controls

2025· article· en· W4408662296 sur OpenAlexaff
Xiyue Zhang, Pascale Tremblay

Notice bibliographique

RevueAperture Neuro · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResting state fMRIAmateurFunctional connectivityNeurosciencePsychologyHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is associated with alterations in resting-state functional connectivity (RSFC), which can impact executive functions such as attention and inhibitory control; however, the extent to which lifelong musical practice can influence these age-related changes remains unclear. In this paper, we investigated age-related changes in RSFC and the relationship between RSFC and executive functions among amateur singers, instrumentalists and active controls. We analyzed the resting-state fMRI (rs-fMRI) data using independent component analysis (ICA) collected from 106 healthy adults, including 31 singers, 37 instrumentalists and 38 active controls, aged 20 to 88 years. Attention was measured using the Test of Attention in Listening (TAiL), inhibitory control and cognitive flexibility were measured using the Colour-Word Interference Test (CWIT), and working memory was measured using the Digit Span Task. Our results indicate that while aging is associated with both higher and lower RSFC, age-related reductions in RSFC are more prominent. The musicians exhibited fewer age-related RSFC changes, with distinct patterns of association with cognitive performance for singers and instrument players. Our results indicate that the relationship between RSFC and executive functions is complex and varies across resting state networks, regions, and tasks. We end this paper by proposing a framework for the interpretation of RSFC in neurocognitive aging based on our findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,948

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,060
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,231 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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