Investigating metamemory and its neural correlates in item‐ and associative memory in older adults with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Older adults with mild cognitive impairment (MCI) often exhibit greater memory decline than expected for their age, increasing their susceptibility to Alzheimer's disease (AD). Among these deficits, associative memory—remembering pairs of unrelated items—appears particularly vulnerable and may reflect broader deficits in item‐based processing. Although such deficits are frequently attributed to biological factors, evidence suggests they may also be influenced by metamemory, which encompasses perceptions, beliefs, and judgments about one's own memory. Metamemory has been shown to influence memory, but its role at both the item and associative levels, and their corresponding neural correlates in MCI, remains unclear. Therefore, we conducted a cross‐sectional fMRI study to examine how different metamemory beliefs affect item‐ and associative‐level recognition in MCI. Method Twenty‐eight MCI participants (60–80 years; mean=72.61; 53.57% female) completed three scales of the Multifactorial Memory Questionnaire (MMQ) (satisfaction, ability, and strategies). Participants underwent a mixed block/event‐related associative memory task in fMRI consisting of three runs with randomized encoding/recognition of faces, places, and face–place pairs. Behavioural measures were d′ and reaction time (RT) for each recognition condition. Result Cluster‐corrected whole‐brain analysis (z>1.65, p <.05) identified involvement of the intracalcarine cortex, occipital pole, lingual gyrus, and lateral occipital cortex. Partial correlations controlling for age and sex showed higher d′ for place was related to faster RTs for faces (r=–0.61, p = .0005), places (r=–0.53, p = .0037), and face–place pairs (r=–0.54, p = .0028). Satisfaction correlated positively with self‐appraised ability (r=0.51, p = .006) but negatively with reported strategies (r=–0.40, p = .033) and occipital pole activation (r=–0.41, p = .048). Two‐way (Group × Condition) ANOVAs were conducted after median splits on each MMQ scale (High vs. Low), revealing main effects of Condition on d′ (F(2,52)=5.79, p = .005, η 2 =.18) and RT (F(2,52)=36.52, p <.001, η 2 =.58). Face recognition was most accurate ( p = .008) and fastest ( p <.001), with place intermediate. Only self‐reported strategies showed a main Group effect (F(1,26)=8.04, p = .009, η 2 =.24), with low‐strategy participants outperforming high‐strategy users. Conclusion Our findings suggest that metamemory impacts recognition performance and neural activity in MCI, with associative memory especially vulnerable. Incorporating metamemory measures in clinical protocols could improve diagnostic precision and help manage AD risk.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».