Contrast Sensitivity Predicts 30-month Functional Brain Network Integrity in Cognitively Unimpaired Older Adults: the Brain Networks and Mobility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Visual contrast sensitivity (CS) is critical to many functions in older adults and is associated with brain network community structure, but the direction of the relationship between CS and the brain remains unclear. METHODS: We evaluated whether baseline binocular CS predicts 30-month functional brain network organization in 172 community-dwelling older adults (mean age 76.4 ± 4.8 years, 56.4% female, 11.6% non-White/Hispanic) that underwent functional MRI at rest and during a motor imagery task. We constructed separate distance regression models for each of the 8 subnetworks covering the entire brain, while controlling for the baseline brain networks, sex, and the number of volumes removed during motion scrubbing from head motion in the scanner. RESULTS: Worse baseline CS predicted lower community structure integrity at 30 months in the visual network (β = 0.0115; p < .0001), dorsal attention network (β = 0.0075; p = .0089), and default mode network both at rest (β = 0.0173; p < .0001) and during the motor imagery task (default mode network, β = 0.0103; p = .0002). No other networks showed significant associations. The dorsal attention network did not have a relationship with CS at baseline but was significant at 30 months. Similar findings were observed in models that additionally controlled for baseline Montreal Cognitive Assessment and change in Montreal Cognitive Assessment score over 30 months. CONCLUSIONS: Poor CS may identify a subset of older adults at risk of future decrements in brain circuits important for vision, cognitive, and mobility functions. Future studies should explore if improving CS increases functional brain health.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».