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Enregistrement W7117320220 · doi:10.1002/alz70858_106275

Attitudes to aging are associated with cognition and biomarker status in older adults at risk for Alzheimer's disease

2025· article· en· W7117320220 sur OpenAlexaff
Franciska Otaner, Caitlin S. Walker, Adrián Noriega de la Colina, Linda Man-Kuen Li, Carolynn Boulanger, Nagashree Thovinakere, Alix Noly‐Gandon, Garance Barnoin, Jillian Caplan, Laurence Côté, Sarah Elbaz, Shania Fock Ka Bao, Ryan Kara, Nicolas Lavoie, Maggie Nguyen, Helen Pallett‐Wiesel, Johanie Victoria Piché, Andreanne Powers, Sofia Ricciardelli, Kayla Williams, Christine Déry, Jennifer Tremblay‐Mercier, Josée Poirier, Sylvia Villeneuve, Arthur F. Kramer, Maiya R. Geddes

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill Genome CentreUniversité de MontréalUniversité LavalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseCognitionBiomarkerCognitive agingRisk factorCognitive declineHealthy aging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Attitudes toward aging influence longevity as well as physical and psychological health, yet their relationship with cognition and Alzheimer's disease (AD) remains largely unknown. We hypothesized that positive attitudes toward aging would predict better cognition and diminished risk on AD blood-based biomarker profiles in older adults at risk for AD. Understanding the influence of subjective outlook on AD risk and cognitive resilience could provide valuable insights into disease mechanisms. METHOD: A subsample of older adults (n = 54; 39 women) with a family history of AD from the PREVENT-AD longitudinal cohort participated in this study. Participants completed the Attitudes to Ageing Questionnaire (AAQ-24), which provided three scores: psychosocial loss, psychological growth, and physical change. Cognitive assessments included episodic memory (Rey Auditory Verbal Learning Test, RAVLT) and executive functions (Delis-Kaplan Executive Function System-Color Word Interference Test, D-KEFS-CWIT). The AD blood-based biomarkers p-tau217 and Aβ42/40 ratios were also measured. A Weighted Least Squares regression model was used to correct for heteroscedasticity and to test whether attitudes toward aging predicted cognitive performance and plasma biomarker profiles. All analyses were corrected for multiple comparisons using the Bonferroni method, with covariates of non-interest, including age, sex, education, depression, and APOE4 carriership status, incorporated in the model. RESULT: Positive attitudes to aging were associated with better recall and recognition (RAVLT) and improved executive function including switching and inhibitory control (D-KEFS-CWIT) (p <0.00077, Bonferroni corrected), while negative attitudes showed the opposite pattern. In addition, negative attitudes to aging were associated with a lower Aβ42/40 ratio, while positive attitudes were linked to lower p-tau217 (p <0.0167, Bonferroni corrected). CONCLUSION: These findings indicate that positive attitudes toward aging are significantly linked to both enhanced cognitive performance and a lower risk profile in AD blood-based biomarkers. Our results suggests that life outlook could either be an early indicator of disease or, alternatively, a modifiable AD risk factor.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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