Projektbeschreibung
Forschung zu geistiger Leistungsfähigkeit im Alter
Mit zunehmendem Alter verschlechtert sich auch die Leistungsfähigkeit des Gehirns. Zwar lässt die kognitive Leistungsfähigkeit im Alter allgemein nach, mitunter ist die Verschlechterung aber so gravierend, dass alltägliche Verrichtungen wie Kaffeekochen, Bücherlesen und Internetnutzung schwierig werden. Das EU-finanzierte Projekt CRISP untersucht in einer vergleichenden Studie kontextuelle Einflüsse auf das kognitive Altern. Schwerpunkte sind ungleiche Bildungschancen und geschlechtsspezifische Ungleichheiten. Zudem soll ermittelt werden, inwieweit sich anhand singulärer und zentrierter Einzelmerkmale kognitives Altern und Demenz prognostizieren lassen. Die Ergebnisse könnten die Ausgestaltung zukünftiger politischer Maßnahmen unterstützen und ein Ansatz für die künftige Behandlung von Demenz sein.
Ziel
Cognitive impairment and dementia have dramatic individual and social consequences, and create high economic costs for societies. In order to delay cognitive aging of future generations as long as possible, we need evidence about which contextual factors are most supportive for individuals to reach highest cognitive levels relative to their potential. At the same time, for current older generations, we need scalable methods to exactly identify individuals at risk of cognitive impairment. The project intends to apply recent methodological and statistical advancements to reach two objectives. Firstly, contextual influences on cognitive aging will be comparatively assessed, with a focus on inequalities related to educational opportunities and gender inequalities. This will be done using longitudinal, population-representative, harmonized cross-national aging surveys, merged with contextual information. Secondly, the project will quantify the ability of singular and clustered individual characteristics, such as indicators of cognitive reserve and behaviour change, to predict cognitive aging and diagnosis of dementia. Project methodology will rely partly on parametric ‘traditional’ multilevel- or fixed-effects modelling, partly on non-parametric statistical learning approaches, to address objectives both hypothesis- and data-driven. Applying statistical learning techniques in the field of cognitive reserve will open new research avenues for efficient handling of large amounts of data, among which most prominently the accurate prediction of health and disease outcomes. Quantifying the role of contextual inequalities related to education and gender will guide policymaking in and beyond the project. Assessing risk profiles of individuals in relation to cognitive aging will support efficient and scalable risk screening of individuals. Identifying the value of behaviour change to delay cognitive impairment will guide treatment plans for individuals affected by dementia.
Wissenschaftliches Gebiet
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-STG - Starting GrantGastgebende Einrichtung
4365 ESCH-SUR-ALZETTE
Luxemburg