Caffeine in Aging Brains: Cognitive Enhancement, Neurodegeneration, and Emerging Concerns About Addiction
Notice bibliographique
Résumé
This narrative review examines the effects of caffeine on brain health in older adults, with particular attention to its potential for dependence-an often-overlooked issue in geriatric care. Caffeine acts on central adenosine, dopamine, and glutamate systems, producing both stimulating and rewarding effects that can foster tolerance and habitual use. Age-related pharmacokinetic and pharmacodynamic changes prolong caffeine's half-life and increase physiological sensitivity in the elderly. While moderate consumption may enhance alertness, attention, and possibly offer neuroprotective effects-especially in Parkinson's disease and Lewy body dementia-excessive or prolonged use may lead to anxiety, sleep disturbances, and cognitive or motor impairment. Chronic exposure induces neuroadaptive changes, such as adenosine receptor down-regulation, resulting in tolerance and withdrawal symptoms, including headache, irritability, and fatigue. These symptoms, often mistaken for typical aging complaints, may reflect a substance use disorder yet remain under-recognized due to caffeine's cultural acceptance. The review explores caffeine's mixed role in neurological disorders, being beneficial in some and potentially harmful in others, such as restless legs syndrome and frontotemporal dementia. Given the variability in individual responses and the underestimated risk of dependence, personalized caffeine intake guidelines are warranted. Future research should focus on the long-term cognitive effects and the clinical significance of caffeine use disorder in older populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».