繰り返し出てくるので・・・・
ビッグ5(外向性、協調性、誠実性、神経症傾向、経験への開放性): Big Five (extraversion, agreeableness, conscientiousness, neuroticism, and openness to experience)
SWB(人生満足度、肯定的感情、否定的感情): SWB (life satisfaction, positive affect, and negative affect)
経験への開放性、肯定的な感情、および人生への満足感が発症認知症診断に対して保護的である可能性があることを示唆、だが、影響は研究の42%、50%、50%で有意
リサーチ・イン・コンテキスト 体系的レビュー:Web of Science、PubMed、EBSCOhostの電子データベース内の文献をレビューしました。性格や幸福感と神経病理との関連については限られた研究しか行われていませんが、性格や幸福感と認知症診断との関連についてはいくつかの出版物があります。性格、幸福感、認知症の臨床症状、神経病理との関連をすべて網羅する、または個々の参加者によるメタ分析的アプローチを使用して体系的に調査した研究はありません。関連する研究を適切に引用しています。 解釈:3大陸5カ国にまたがる8つの縦断サンプルからの44,531人の参加者に基づく私たちの発見は、これらの心理社会的要因(すなわち、性格特性、幸福感)と認知症の臨床的および神経病理学的表現との間の明確な違い を浮き彫りにしています。誠実性、外向性、および肯定的な感情は改善する可能性があり、一方で神経症傾向と負の感情は、神経心理学的テストのパフォーマンスを妨げ、認知症診断を受けるリスクに差を生じさせる可能性 があります。 今後の方向性:将来の研究では、認知症の生体内マーカーを使用して同様の関連を前向きに調査すべきです。
Beck, Emorie D, Tomiko Yoneda, Bryan D James, David A Bennett, Jason Hassenstab, Mindy J Katz, Richard B Lipton, John Morris, Daniel K MroczekとEileen K Graham. 「Personality predictors of dementia diagnosis and neuropathological bur den: An individual participant data meta-analysis」. Alzheimer’s & dementia : the journal of the Alzheimer’s Association, 2023年11月29日, 10.1002/alz.13523 . .
序文: ビッグ5性格特性と主観的幸福感:Subjective well-being (SWB)が、認知症の臨床症状と認知症関連の神経病理とを識別する予測因子としてどの程度機能するかは不明確である。 方法: 独立した8つの研究からのデータ(総参加者数= 44,531人; 認知症患者数= 1,703人; 基準年齢= 49歳から81歳, 女性比率= 26%から61%; フォローアップ期間= 3.53年から21.00年)を使用し、ベイジアン多層モデルを用いて、性格特性とSWBが認知症の神経心理学的および神経病理学的特徴を異なる方法で予測するかを検証した。 結果: 総合的な研究結果と個々の研究結果は、高い神経症傾向と負の感情、低い誠実性、外向性、および肯定的な感情が長期的な認知症診断のリスク増加と関連していることを示している。神経病理との一貫した関連性は見られなかった。 議論: この複数研究プロジェクトは、心理社会的要因が認知症診断の強力な予測因子であるが、死後の神経病理とは一貫して関連していないことを、堅牢で概念的に再現され拡張された証拠を提供する。 ハイライト N(+)、C(−)、E(−)、PA(−)、NA(+)は発症診断と関連していた。 自己報告による認知症診断と臨床診断にかかわらず結果は一貫していた。 心理的要因は死後の神経病理と関連していなかった。 より高い誠実性を持ち、診断されていない個人は、神経病理が少なかった。 高いCの個人は、死亡する前に神経病理により長く耐える可能性がある。
序文要約 written with ChatGPT4
過去半世紀にわたり、寿命の延長とともに神経変性疾患による認知症の発生率が大幅に増加し、経済的負担と障害を拡大させています。個々の認知老化プロセスに影響を与える変更可能なリスク要因を特定することは、研究者、政策立案者、一般市民にとって重要です。ビッグファイブ性格特性と主観的幸福感(SWB)が認知症診断と関連していることが示唆 されていますが、これらの特性やSWBが認知症の基礎となる神経病理を予測するかについての研究は限られています。本研究では、8つの独立した研究からのデータを用いて、ビッグファイブ(外向性、協調性、誠実性、神経症傾向、経験への開放性): Big Five (extraversion, agreeableness, conscientiousness, neuroticism, and openness to experience)とSWB(人生満足度、肯定的感情、否定的感情) SWB (life satisfaction, positive affect, and negative affect)が認知症診断と神経病理学的負担を異なる方法で予測するかを調査しました。このアプローチは、これらの心理学的構成要素が認知的回復力理論モデルに関連する証拠を探求する機会も提供しました。 認知症はいくつかの異なる神経病理によって引き起こされます。最もよく知られた認知症のタイプであるアルツハイマー病(AD)は、アミロイドベータ(Aβ)ペプチドとタウ神経原線維変化(NFT)によって定義され、その結果、神経細胞の喪失につながります。ADは認知症の主要な原因ですが、他にも多くのタイプ(例えば、血管性、前頭側頭葉型、レビー小体型)があり、多くの認知症症例は混合病理によるものです。大量の研究は、人の脳内の病理の程度と、その神経病理が認知障害として臨床的に現れるかどうかの間に乖離があることを示しています。75歳以上の認知的に障害のない高齢者の約3分の1が、ADの基準を満たすほどのAβとNFTを持っています。多くの体系的レビューとメタ分析は、身体的、社会的、認知的な関与が健康的な認知老化に寄与することを示しています。ビッグファイブ性格特性は、身体的、社会的、認知的な関与の一貫したパターンを捉え、認知老化に寄与する要因の高次予測因子として概念化されます。実際、既存の文献は、認知機能と認知症診断との間の関連性、特に神経症傾向と誠実性との関連性を文書化しています。 性格特性と認知症の関連を説明する複数の経路が提案されています。2つの可能性のある説明は、特性が(1)その後脳の健康に影響を与える傾向として作用する、または(2)神経病理学的負担の存在下での認知パフォーマンスに影響を与える、というもの です。例えば、誠実性が高い個人は、一生を通じて健康的な行動、感情、認知の傾向を示し、神経病理の発達に対する防御(すなわち、脳の維持に寄与)および/または神経病理の発達にもかかわらずより良い認知パフォーマンスを維持するのに役立ちます(すなわち、認知的回復力)。傾向理論を支持する証拠は、性格特性と皮質アミロイド沈着、タウ病理、生体マーカー、脳画像、および解剖によって評価された脳容積の間の関連を見出しています。認知的回復力モデルを支持する証拠は、誠実性が高いか神経症傾向が低い個人が、解剖時の神経病理にもかかわらず臨床的な認知症を発症する可能性が低いことを見出しています。 性格と認知症に関する研究は、神経変性疾患の神経病理学的マーカーをほとんど評価しておらず、これらのモデル間の区別をテストすることは不可能です。私たちの複数研究アプローチは、性格特性と認知症診断との間の将来的な関連の再現性と堅牢性を評価することを可能にし、性格特性が認知症診断と神経病理との関連プロセスを探求 することを可能にします。具体的には、性格特性が臨床診断と神経病理と別々に関連しているか(傾向理論)、または性格特性が臨床診断と神経病理との関連を調節するか(認知的回復力理論)をテスト します。最後に、SWBなどの追加の心理的要因が認知老化プロセスに寄与する可能性があります。SWBは三部構成の構成要素(人生満足度、否定的感情、肯定的感情)として概念化されます。一部の証拠は、幸福感の特定の側面が認知的回復力と関連していることを示唆し、人生に対する満足感が認知症診断に対する保護効果を持つ可能性があることを示唆 していますが、この文献は少なく新しく出現しています。私たちは、SWBを認知症診断と神経病理学的負担の前兆として調査することにより、この文献のギャップに対処します。
心理社会的特性:ビッグファイブとSWB 各サンプルで使用された尺度に関する完全な情報は表S1にあり、どの尺度が各サンプルで利用可能かは表S2.1に記載されています。多くの尺度が異なるスケールであるため、すべての心理社会的指標は最大可能スコアのパーセンテージ(POMP)に変換されました。44 z変換は平均がゼロで単位分散を持ち、標準偏差や相関用語での効果サイズの解釈に役立ちます。しかし、基礎となる分布が正規でない場合、そのような解釈は明確でない場合があります。対照的に、POMPは相対パーセンタイルでの解釈を可能にします。収束を助けるために、従来のPOMPスコアリングから逸脱し、比率に10を乗じます:
図1
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8つの性格特性と発症認知症診断との間の将来的な関連を示すフォレストプロット。点推定値(OR)は、後方分布の平均の指数化を表します。区間推定値は、全体推定値の指数化された後方分布の95%信頼区間(CI)および全体推定値とサンプル固有の推定値のランダム効果の線形組み合わせを表します。Nは、各予測因子、結果、および共変量のセットに対して完全なデータを持つサンプルサイズを示します。
図2
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年齢(60歳を中心とした年齢)と教育(12年を中心とした年数)がビッグファイブ性格特性(8)と後の認知症診断との関連を調整する、全体的およびサンプル固有の推定値のフォレストプロット(左)。OR = 後方の対数オッズ比の指数化された中央値;CI = 95% ベイジアン信頼区間。すべてのサンプル(全体;太い黒線)および各サンプル別(影付きおよび破線)での年齢にわたる認知症診断の確率(OR)と誠実性(POMP単位、0から10)との関係を視覚化する単純効果プロット。
図3
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臨床的認知症診断(0 = なし、1 = あり)がビッグファイブ性格特性(8)と死後の神経病理学的指標との関連を調整する、全体的およびサンプル固有の推定値のフォレストプロット(左)。OR = 後方の対数オッズ比の指数化された中央値;CI = 95% ベイジアン信頼区間。すべてのサンプル(全体;太い黒線)および各サンプル別(影付き線)でのブラークステージ(0から6段階)における神経病理学(全体)と誠実性(POMP単位、0から10)との関係を視覚化する単純効果プロット。 Discussion要約 written with ChatGPT4
現在のIPD-MA(個別参加者データメタ分析)は、心理的要因(ビッグファイブ特性とSWBの3つの側面)が、多研究の枠組みを使用して認知症の神経心理学的および神経学的マーカーを予測するかどうかを調査しました。追加のフォローアップ波(ROS、Rush-MAP、EAS、HILDA、HRS、WUSM-MAP)を含め、同じサンプルで以前の出版物を再現・拡張し、新しいサンプル(LISS、GSOEP)への分析拡張により、心理的要因と発症認知症診断との間には堅牢な将来的関連があるが、神経病理とはそうではないことが示されました 。具体的には、神経症傾向と負の感情はリスク要因であり、一方で誠実性、外向性、および肯定的な感情は認知症診断に対して保護的 でした。すべての分析において、サンプル間で推定値の方向性の一貫性がありました(図1のフォレストプロットを参照)。これは、研究間の社会人口学的および設計特性の違い(例えば、サンプルサイズ、基準時の年齢、機会の頻度、フォローアップ年数)にもかかわらず特に注目に値します。事前登録された仮説と一致して、これらの結果は、性格特性が早期識別および認知症ケア計画戦略、および認知症診断のリスク層別化に役立つ可能性があることを再現・拡張する証拠を提供します。さらに、心理的特性尺度を臨床的スクリーニングや診断基準に組み込むことへの推奨をさらに支持する結果が得られました。しかし、これらの心理的要因は神経病理学的指標と一貫して関連していませんでした 。例えば、神経症傾向は神経病理学的バイオマーカーと直接関連していないことが示唆され、神経症傾向が高い個人は死亡時に神経病理学的負担が多いわけではないことが以前の研究と一致しています。 フォローアップの調整分析は、基準時の認知機能が性格特性と神経病理との関連を一貫して調整しないことを示唆しました。さらに、総合分析では、性格特性は認知症診断と神経病理との関連を調整しませんでした。これらの発見は、特定の特性が神経病理の発達に対して保護的であるという仮説と矛盾しています。しかし、総合的な調整分析といくつかの個別研究の結果は、認知的回復力モデルを支持するいくつかの証拠を明らかにしました。特に、高齢者はブラークステージ、大脳梗塞、脳動脈硬化、脳アミロイド血管症、動脈硬化、海馬硬化、TDP-43が高く、CERADが低い傾向がありました。総合結果は、高齢者で誠実性が高い人は認知症と診断される可能性が低いことを示唆しており、誠実性は神経病理の可能性に直面して認知症診断に対して保護的である可能性があります (つまり、認知的回復力)。実際、臨床診断を受けていない誠実性が高い個人は、ROSおよびWUSM-MAPの解剖時にブラークステージが低い傾向がありました。これらの発見は、誠実性が認知的回復力に関連している可能性を示唆 しています。ただし、この神経病理学的所見がデータセットの半分でのみ再現されたため、結果は慎重に解釈する必要がありますが、特性、認知症診断、ブラークステージに焦点を当てた将来の研究の必要性を強調しています。負の感情と認知症診断との間の信頼性の高い関連 は、文献への特に新しい貢献です。この発見は、リッカート尺度のような整数で評価された感情と多くの重要な結果との間に見られる驚くべき線形関連に関する複数の研究からの証拠とよく一致しています。負の感情はさまざまな不快な気分状態(例えば、怒り、不安、嫌悪、罪悪感、恐怖)によって特徴づけられ、複数の機会に評価された平均的な負の感情は神経症傾向と高い関連 があります。したがって、負の感情と神経症傾向が認知症診断と正の関連があることは驚くべきことではありません。神経症傾向と認知症との関連の背後にある可能性のある炎症性経路と同様に、研究は負の感情が、特にAβ負荷が高い個人において、神経炎症と関連していることを示唆しています。異常な免疫応答と炎症プロセスは神経系の変化を引き起こし、うつ症状を引き起こす可能性があり、これらは高く調節されていない負の感情と正の関連 があります。つまり、炎症と心理的要因との間の関連は双方向であること が示唆されています(例えば、うつ症状は炎症と関連しており、炎症はうつ症状を引き起こす可能性があります)。現在の研究では、発症診断と神経病理との予測因子として負の感情の単一の尺度のみを調査しましたが、気分状態の個人内変動は一生を通じて典型的です。将来の研究では、日々の負の感情を評価する縦断的測定バーストデザインを使用し、平均レベルと感情の変動性との間の将来的な関連を認知症診断と神経病理との関連で調査する必要があります。 最後に、私たちの発見は、経験への開放性、肯定的な感情、および人生への満足感が発症認知症診断に対して保護的である可能性があることを示唆していますが、効果は研究の42%、50%、50%でのみ有意 でした。開放性に関しては、私たちの発見は以前の研究および私たちの仮説と一致しており、開放性と認知および認知症の側面との間の混合関連を明らかにしています。重要なことに、認知的柔軟性と関与によって特徴づけられる経験への開放性は、文化間の再現性と性格分類法全体で最も一貫性のないビッグファイブ特性です。開放性の文化間の違いを考えると、私たちの発見の異質性は、データセットまたは個人間での開放性項目の異なる意味に部分的に起因する可能性があります。さらに、開放性は認知プロセスと関連しており、認知機能の側面を捉える可能性があります。そのため、開放性の評価のタイミングは認知症診断との関連に影響を与える可能性があります(つまり、認知症の前駆段階での開放性の評価は、認知低下の認識と同時に自己報告された開放性の低下につながる可能性があります)。にもかかわらず、評価のタイミングを調整しても、診断を予測する開放性に関する研究間での証拠は一貫していませんでした。 現在のIPD-MA(個別参加者データメタ分析)の主な強みは、研究デザイン、変数の調和、分析計画、仮説の徹底的な事前登録でした。主な逸脱は、フォローアップの調整分析であり、これにより性格が神経病理学的負担のレベルと認知症の臨床的表現との関係を調整するかどうかをよりよくテストすることができました。また、評価間隔の調整により、研究結果が真に将来的な効果を表していることをより確実に示すことができました。さらに、IPD-MAアプローチにより、性格と幸福感の予測因子の全体的な堅牢性を推定しつつ、研究間の重要な異質性を保持することができました。重要なことに、認知症診断の運用定義における研究間の違いにもかかわらず、推定値は方向性が一貫していました。今後の研究では、これらの測定値と性格および認知症診断との関連を体系的に解明し、調和させることを目指すべきです。このIPD-MAに含まれる広範な分析の結果は、オンラインのR Shinyウェブアプリで閲覧可能です。 現在の研究の重要な制限は、神経病理学的マーカーへのアクセスが限られていたことであり、サンプルの半分は解剖を完了しておらず、神経病理学的マーカーを持つサンプルはすべて米国のものでした。さらに、LISSデータセットには認知症のケースが20件しか含まれておらず、心理社会的要因(性格特性とSWB)と認知症リスクとの関連を検出する能力に自信を持つことが制限されました。これらの研究課題を1つのデータセットでのみ調査していた場合、これは特に問題となる可能性がありました。しかし、私たちの一段階アプローチは、認知症診断などの希少なイベントの効果を推定するのに特に効果的です。さらに、含まれる研究は人種に関して代表的ではありません。米国における黒人およびメキシコ系アメリカ人の人口で認知症と認知機能の低下が異なる方法で進行するという新たな証拠が出てきているため、人種の役割を理解する努力は非常に重要であり、これらの歴史的に疎外されたグループに焦点を当てたデータ収集の取り組みが必要です。 分析アプローチに関しては、基本的な目標は、基準時の心理的要因と認知症診断、および解剖時の神経病理学との基本的な関連をマッピングすることでした。しかし、これらは時間とともに変化する可能性のある動的な関連であり、性格(および性格の変化)、認知機能(および認知機能の低下)、神経病理学がどのように一緒に進行するかについて、より繊細な理解が必要です。これには、縦断的モデリングとADを含む認知症を引き起こす疾患の生体内バイオマーカーが必要です。将来の研究では、心理的要因と認知機能の軌跡との関連を生体内および/または解剖時の神経病理学的マーカーと関連付けて調査する共同モデリングアプローチを使用することで、ビッグファイブ、認知症診断、神経病理学との関連の背後にあるメカニズムをより明確に描き出すことができるでしょう。 全体として、現在のIPD-MAは以前の研究を再現し拡張し、神経症傾向、誠実性、負の感情がサンプル、測定、時間を通じて認知症診断と関連しているという強力な証拠を提供しました。認知症診断の運用定義における研究間の違いにもかかわらず、推定値の方向性の一貫性は、自己報告または臨床診断のいずれかを使用する実用性を強調し、概念的な再現努力に貢献しています。さらに、私たちの結果は、経験への開放性、肯定的な感情、人生への満足感が発症認知症診断に対して保護的な効果を示唆していますが、効果はデータセット間で一貫性がありませんでした。ビッグファイブとSWBの側面は解剖時の神経病理学と関連していませんでしたが、調整分析はこれらの心理的要因が神経病理学に影響を与える傾向としても作用する可能性があることを示唆するいくつかの証拠を明らかにしました。今後の研究では、これらの重要な発見に基づき、これらの関連とその背後にあるメカニズムの時間的順序を決定するためのより繊細で時間変動的な質問に焦点を当てる必要があります。