Exploring variability in daily health‐related behaviors as a feature of exceptional cognitive aging in people 80+ years of age: Early findings from the SuperAging Research Initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The SuperAging Research Initiative employs wearable technologies to evaluate whether 'SuperAgers' (individuals aged 80+ with episodic memory comparable to those 2-3 decades younger) exhibit preserved biological and physiological complexity compared to Controls. This preliminary analysis examines variability in early group-level data and considers alternate methods for capturing variability and complexity in daily health-related activities. METHOD: Data collection and analysis are ongoing. Participants wear wrist and ankle inertial measurement units and a trunk sensor (accelerometer with electrocardiography) 24h daily over 14 days, with scheduled wear breaks. To date, 127 participants have completed device wearing. Volumetric measures of physical activity, mobility, and sleep are derived from limb devices using a custom analytics pipeline (NiMBalWear) validated for use with older adults (Beyer et al. 2024). In this analysis, group level data from 61 participants (42% SuperAgers, 60% female, mean age 85±4.8 years) were compared using independent t-tests (α=0.05). RESULT: Overall, device wear compliance has been high (>90%) and data loss limited. Across all 61 participants, median (SD) sedentary time was 684 (93) min/day, moderate-to-vigorous physical activity (MVPA) time was 24.5 (29.0) min/day, step count was 8,232 (4,021) steps/day, sleep duration was 6.94 (1.05) hr/day, and sleep efficiency was 0.83 (0.09). There were no significant differences in group median or median SD between SuperAger and Control participants (Table 1). Notably, there was a high degree of variability in both groups, consistent with our study of young-older adults with and without neurodegeneration (under review). Day-to-day variability often exceeded between-participant variability. Range of within-participant variability (SD) was 19-170 min/day for sedentary time, 1-58 min/day for MVPA time, 673-5,860 steps/day for step count, 0.3-1.9 hr/day for sleep duration, and 2-16% for sleep efficiency. CONCLUSION: Objective capture of health-related behaviours in 80+ year olds has been rare but is important, highlighted by the variability observed among study participants. While results should be interpreted cautiously, volumetric measures of behavior do not appear to differentiate SuperAgers from Controls. This underscores the necessity for further investigation into the structure and relationship of behavioural patterns using more advanced measures of variability (e.g. ApEN, LZC, Gini index), which are underway for this unique dataset.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».