Brain connectivity moderating the association cognitive intraindividual variability and mobility in the cognitively frail older adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive frailty is the concurrent presence of mild cognitive impairment (MCI) and physical frailty, causing one to be at greater risk for cognitive decline. Cognitive intraindividual variability (IIV) is a critical component of cognition involved in the maintenance of higher-order processes under load. Greater IIV is hallmark of cognitive frailty and a marker for early signs of impaired cognition and mobility in older adults. However, the underlying neural mechanism of cognitive frailty-related decline in IIV and mobility remains unexplored. This study aimed to clarify the association between brain function, IIV, and mobility in cognitively frail older individuals. METHOD: This cross-sectional study included 17 cognitively frail older adults (CF) and 20 non-cognitively frail older adults (non-CF). Cognitive frailty was operationalized the presence of MCI (i.e., Montreal Cognitive Assessment score ≥ 18/30 and < 26/30) and physical frailty (i.e., Short Physical Performance Battery ≤ 9/12). All participants underwent clinical assessments including the Stroop Test, Trail Making Test, Timed-Up and Go test (TUG), and resting-state functional magnetic resonance imaging. Dispersion across executive tests was computed to ascertain IIV-dispersion. Analysis of covariance was used to determine group differences in IIV-dispersion, adjusting for the Functional Comorbidity Index. Moderation models were constructed to investigate the role of functional neural networks on the association between IIV-dispersion and TUG performance. RESULTS: Compared to non-CF, CF exhibited greater IIV-dispersion (p = 0.038), worse TUG performance (p <0.010), lower inter-network connectivity in the DMN, FEN, and SMN (all p <0.050), as well as reduced intra-network connectivity in the DMN and SMN (all p <0.050). Among CF, regional inter-network connectivity between the DMN and FEN (i.e., bilateral middle temporal gyrus (BMTG) and bilateral inferior frontal gyrus (BIFG)) moderated the relationship between IIV-dispersion and TUG performance (R-sq=0.427, p = 0.001, Figure 1). Specifically, compared with individuals with lower BMTG-BIFG connectivity (β=4.082, p <0.001), those with greater BMTG-BIFG connectivity (β=1.561, p = 0.002) showed greater TUG performance under higher IIV-dispersion load. These associations were not observed in non-CF. CONCLUSION: Differences in intra- and inter-network connectivity patterns in large-scale functional neural networks between CF and non-CF may underpin how IIV-dispersion negatively impacts TUG performance in cognitively frail older individuals.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».