Association of Aging and Structure Connectome With Cognitive Performance: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To systematically review evidence on the association between aging-related alterations in the structural connectome, particularly white matter microstructure, and cognitive performance. Design: Systematic review. Participants: Older adults without clinically diagnosed neurological disorders from 24 eligible studies. Outcome Measures: Diffusion tensor imaging (DTI)-derived indices of white matter microstructure, including fractional anisotropy and mean diffusivity, and cognitive outcomes encompassing working memory, attention, processing speed, and executive function. Results: The majority of included studies demonstrated that advancing age was associated with reduced white matter integrity. These alterations were consistently linked to poorer performance across multiple cognitive domains, particularly processing speed, executive function, and working memory. Multimodal studies integrating DTI with functional MRI further suggested that aging weakens structural–functional coupling and reduces network efficiency, which may contribute to less effective cognitive and spatial processing. However, substantial heterogeneity in sample characteristics, imaging protocols, and analytic approaches limited direct comparison across studies. Conclusions: The current evidence supports a robust association between age-related white matter microstructural changes and cognitive decline. These alterations may represent early markers of cognitive vulnerability and could help identify individuals at increased risk for future cognitive impairment or dementia. Larger longitudinal studies with standardized acquisition and analytic methods are needed to clarify the predictive value of these markers and strengthen causal inference.
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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 | 0,007 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».