Developmental cognitive neuroscience using latent change score models: A tutorial and applications.
Developmental cognitive neuroscience using latent change score models: A tutorial and applications.
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DOI：
10.1016/j.dcn.2017.11.007
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发表时间：
2018-10
影响因子：
4.7
通讯作者：
Dolan RJ
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kievit RA;Brandmaier AM;Ziegler G;van Harmelen AL;de Mooij SMM;Moutoussis M;Goodyer IM;Bullmore E;Jones PB;Fonagy P;NSPN Consortium;Lindenberger U;Dolan RJ
我们将潜在变化评分模型描述为一种灵活的统计工具。关键的发展问题可以很容易地正式使用LCS模型。我们提供可访问的开放源代码和软件示例，以适应LCS模型。白色物质结构的变化与加工速度的增加呈负相关。青春期的额叶变薄在男性中比女性更易变。评估和分析随时间变化的个体差异对发育神经科学具有重要的科学意义。然而，文献主要是基于横截面的比较，反映了各种影响，不能直接代表变化。我们主张在纵向样本中使用潜在变化评分（LCS）模型作为统计框架，以梳理出大脑和行为中使用纵向数据的生命周期发展的复杂过程。LCS模型提供了一个灵活的框架，自然适应关键的发展问题作为模型参数，甚至可以使用，有一些限制，在只有两个测量场合的情况下。我们用两个实证例子说明LCS模型的使用。在一项寿命认知训练研究（COGITO，N = 204（N = 32成像）的两个波）中，我们观察到在高强度训练干预的背景下大脑和行为的相关变化。在一个青少年发展队列（NSPN，N = 176，两个波），我们发现更大的变异性皮质变薄的男性比女性。为了促进开发社区采用LCS，我们在两个免费提供的SEM软件包（lavaan和Ωnyx）中提供了可供其他研究人员改编的分析代码和基本引物。
We describe Latent change score modelling as a flexible statistical tool. Key developmental questions can be readily formalized using LCS models. We provide accessible open source code and software examples to fit LCS models. White matter structural change is negatively correlated with processing speed gains. Frontal lobe thinning in adolescence is more variable in males than females. Assessing and analysing individual differences in change over time is of central scientific importance to developmental neuroscience. However, the literature is based largely on cross-sectional comparisons, which reflect a variety of influences and cannot directly represent change. We advocate using latent change score (LCS) models in longitudinal samples as a statistical framework to tease apart the complex processes underlying lifespan development in brain and behaviour using longitudinal data. LCS models provide a flexible framework that naturally accommodates key developmental questions as model parameters and can even be used, with some limitations, in cases with only two measurement occasions. We illustrate the use of LCS models with two empirical examples. In a lifespan cognitive training study (COGITO, N = 204 (N = 32 imaging) on two waves) we observe correlated change in brain and behaviour in the context of a high-intensity training intervention. In an adolescent development cohort (NSPN, N = 176, two waves) we find greater variability in cortical thinning in males than in females. To facilitate the adoption of LCS by the developmental community, we provide analysis code that can be adapted by other researchers and basic primers in two freely available SEM software packages (lavaan and Ωnyx).
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