Adverse childhood experiences influence markers of neurodegeneration risk in older adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Adverse childhood experiences (ACEs) disrupt brain development and increase vulnerability to Alzheimer's disease and related dementias (ADRD). We explored how ACEs impact neuroimaging, plasma biomarkers, and cognition in older adults. METHODS: Data from 214 participants aged ≥ 55 years were analyzed using linear and logistic regression, adjusting for demographic covariates. RESULTS: Financial need associated negatively with Montreal Cognitive Assessment scores (β = -0.10, p = 0.011). Lower mean diffusivity across white matter tracts associated with parental violence (β = -0.01, p = 0.03). Lower glial fibrillary acidic protein associated with parental intimidation (β = -0.07, p = 0.01) and parental violence (β = -0.18, p = 0.006). Family problems and separation (β = -0.16, p = 0.003), financial need (β = -0.1, p = 0.04), and parental intimidation (β = -0.05, p = 0.01) inversely associated with neurofilament light chain. DISCUSSION: Findings challenge the notion that ACEs uniformly accelerate neurodegeneration. Longitudinal studies are needed to determine whether these results reflect resilience, survivorship, or cohort-specific factors influencing ADRD risk. HIGHLIGHTS: Adverse childhood experiences (ACEs) may elicit compensatory neural responses in aging. Financial need was associated with lower global cognition (Montreal Cognitive Assessment scores). Some ACEs (e.g., financial need, parental intimidation) linked to lower plasma neurofilament light chain. Parental violence linked to lower glial fibrillary acidic protein and mean diffusivity values, implying intact white mattery integrity.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».