Subcortical gray matter aging and attentional control in amateur musicians and nonmusicians
Notice bibliographique
Résumé
Aging is associated with declines in attentional control. While most studies have explored the relationship between brain structure and attention at the cortical level, subcortical structures remain largely overlooked. Leisure activities, such as musical practice, are thought to promote brain reorganization and help preserve cognitive function in aging. However, evidence for such effects at the subcortical level remains limited. In this cross-sectional study, we examined the relationship between age, subcortical gray matter, and attentional control in amateur musicians and nonmusicians. A total of 108 adults (20-88 years) were recruited, including 34 singers, 37 instrumentalists, and 37 active nonmusicians. Participants completed an auditory selective attention task and a visual inhibition task. Anatomical magnetic resonance imaging (MRI) images were acquired to examine the relationship between subcortical volumes and attentional measures. Our results indicate that aging is associated with worse attentional control and smaller subcortical volumes. While no group differences in subcortical volume were observed, significant interactions emerged between musical activity and subcortical volume in relation to attentional control, particularly in inhibition. Notably, in singers, greater musical experience and smaller subcortical volumes were linked to better inhibition. These results refine our understanding of subcortical contributions to attentional control in aging musicians and nonmusicians.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».