Qualitative and quantitative educational disparities and brain signatures in healthy aging and dementia across global settings
Notice bibliographique
Résumé
Background While education is crucial for brain health, evidence mainly relies on individual measures of years of education (YoE), neglecting education quality (EQ). The effect of YoE and EQ on aging and dementia has not been compared. Methods We conducted a cross-sectional assessment of the effect of EQ and YoE on brain health in 7533 subjects from 20 countries, including healthy controls (HCs), Alzheimer's disease (AD), and frontotemporal lobar degeneration (FTLD). EQ was based on country-level quality indicators provided by the programme for international student assessment (PISA). After applying neuroimage harmonization, we examined its effect, along with YoE, on gray matter volume and functional connectivity. Regression models were adjusted for age, sex, and cognition, controlling for multiple comparisons. The influence of image quality was assessed through sensitivity analysis. Data collection was conducted between June 1 and October 30, 2024. Findings Less EQ and YoE were associated with brain alterations across groups. However, EQ had a stronger influence, mainly targeting the critical areas of each condition. At the whole-brain level, EQ influenced volume (HCs: Δmean = 2·0 [1·9–2·0] × 10 −2 , p < 10 −5 ; AD: Δmean = 0·1 [−0·0 to 0·3] × 10 −2 , p = 0·18; FTLD: Δmean = 3·5 [3·0–4·0] × 10 −2 , p < 10 −5 ; all with 95% confidence intervals) and networks (HCs: Δmean = 13·5 [13·2–13·7] × 10 −2 , p < 10 −5 ; AD: Δmean = 5·9 [5·2–6·7] × 10 −2 , p < 10 −5 ; FTLD: Δmean = 13·2 [11·2–13·7] × 10 −2 , p < 10 −5 ) 1·3 to 7·0 times more than YoE. These effects remain robust despite variations in income and socioeconomic factors at country and individual levels. Interpretation The results support the need to incorporate education quality into studying and improving brain health, underscoring the importance of country-level measures. Funding Multi-partner consortium to expand dementia research in Latin America (ReDLat).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».