ابتدائی بڑھاپے میں ایگزیکٹو فنکشن کی صلاحیتوں، مفت پانی، اور سفید مادے کے مائکرو اسٹرکچر کے درمیان ایسوسی ایشنز حصہ 2

مزید برآں، موجودہ مطالعات نے MCI اور/یا AD کے ساتھ مضامین کے اعلی تناسب والے نمونوں پر توجہ مرکوز کی ہے، اور یہ جانچنا ضروری ہو گا کہ آیا یہ انجمنیں اب بھی موجود ہیں جب کہ آبادی کے زیادہ نمونے کے نمائندے پر توجہ مرکوز کی جائے (یعنی MCI کی شرحیں 10-15 کے قریب ہوں۔ %)، یا جب صرف سنجیدگی سے عام بالغوں پر توجہ مرکوز کی جائے۔

بیماری سے بچاؤ۔ اس لیے ہمیں اپنی یادداشت کو بہتر بنانے کے لیے مختلف قسم کی جسمانی اور دماغی مشقوں میں بڑھ چڑھ کر حصہ لینا چاہیے۔

سب سے پہلے، یادداشت کو بہتر بنانے کے لیے، ہمیں سب سے پہلے صحت مند زندگی گزارنے کی عادات پر توجہ مرکوز کرنے کی ضرورت ہے۔ نیند کا باقاعدہ نظام الاوقات اور خوراک برقرار رکھنا، اور لالچی ہونا اور دیر تک جاگنا جیسی بری عادات کو رد کرنا، ہماری صحت کو بہتر رکھنے اور حراستی اور یادداشت کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔

دوم، ہمیں باقاعدگی سے ورزش اور ورزش کی مختلف شکلوں پر توجہ دینے کی ضرورت ہے۔ مثال کے طور پر، جاگنگ، سائیکلنگ، تیراکی، وغیرہ دماغ کو مؤثر طریقے سے متحرک کرسکتے ہیں، خون کی گردش کو فروغ دیتے ہیں، اور یادداشت کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ دماغ کو مختلف چیلنجز اور محرکات کو بھی قبول کرنے کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ پہیلیاں حل کرنا، نئی زبانیں سیکھنا، ریاضی کے مسائل کرنا وغیرہ، جس سے دماغ کی لچک اور چستی بہتر ہو سکتی ہے، اس طرح یادداشت بہتر ہوتی ہے۔

آخر میں، ہمیں خوش مزاج رکھنے اور ضرورت سے زیادہ تناؤ اور پریشانی سے بچنے پر توجہ دینی چاہیے۔ جو لوگ اچھے موڈ میں ہوتے ہیں ان میں دماغی نفاست اور یادداشت برقرار رہنے کے امکانات زیادہ ہوتے ہیں، اس لیے ہمیں مثبت رویہ برقرار رکھنا چاہیے اور منفی جذبات کے اثر سے بچنا چاہیے۔

خلاصہ یہ کہ موضوع کی یادداشت کا تعلق زندگی کی عادات، ورزش اور مزاج جیسے عوامل سے ہے۔ جب تک ہم ورزش کی مختلف شکلوں اور چیلنجوں میں سرگرمی سے حصہ لے سکتے ہیں، صحت مند زندگی گزارنے کی عادات کو برقرار رکھ سکتے ہیں، اور ایک پر امید رویہ رکھ سکتے ہیں، ہم اپنی یادداشت کو بہتر بنا سکتے ہیں اور ایک بھرپور اور زیادہ پرجوش زندگی سے لطف اندوز ہو سکتے ہیں۔ یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ ہمیں یادداشت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے، اور Cistanche deserticola نمایاں طور پر یادداشت کو بہتر بنا سکتا ہے، کیونکہ Cistanche deserticola نیورو ٹرانسمیٹر کے توازن کو بھی کنٹرول کر سکتا ہے، جیسے کہ acetylcholine کی سطح میں اضافہ اور ترقی کے عوامل۔ یہ مادے یادداشت اور سیکھنے کے لیے بہت اہم ہیں۔ اس کے علاوہ، گوشت خون کے بہاؤ کو بھی بہتر بنا سکتا ہے اور آکسیجن کی ترسیل کو فروغ دیتا ہے، جو اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ دماغ کو کافی غذائی اجزاء اور توانائی ملے، اس طرح دماغی قوت اور برداشت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

یادداشت کو بہتر بنانے کے 10 طریقے جانیں پر کلک کریں۔

آخر میں، EFs کے اعصابی بنیادوں کی جانچ کرتے وقت، ہم نے نوجوان بالغ علمی ذخیرے کے کردار پر غور کیا، جسے ہم ابتدائی بالغ ہونے کے دوران فرد کے کل علمی وسائل کے طور پر بیان کرتے ہیں (کریمن ایٹ ال۔، 2022)۔

علمی ذخیرے کے نظریات یہ بتاتے ہیں کہ کچھ افراد اپنے دماغی پیتھالوجی (بارولی اور اسٹرن، 2013؛ اسٹرن، 2012،2013؛ وہلی، ڈیری، ایپلٹن، اور اسٹار، 2004) کی بنیاد پر متوقع علمی یا فعالی خسارے کی نمائش نہیں کرتے ہیں، جو ظاہری طور پر کم ہوسکتے ہیں۔ اعلی ریزرو والے افراد میں EF اور سفید مادے (اور FW) کے درمیان۔

ہم نوجوان جوانی پر ایک ایسے وقت کے طور پر توجہ مرکوز کرتے ہیں جب عمر رسیدگی کے اثرات کا علمی صلاحیت پر بنیادی طور پر کوئی اثر نہیں پڑے گا۔ جبکہ کچھ مطالعات سے پتہ چلتا ہے کہ EFs میں علمی کمی علمی ذخائر کے لیے حساس ہے (McKenzie et al., 2020; O'Shea et al., 2015; Roldan-Tapia, Garcia, Canovas, & Leon, 2012), تھوڑی تحقیق نے اس بات کا جائزہ لیا ہے کہ آیا علمی ریزرو EFs اور دماغ کے درمیان اعتدال پسند ایسوسی ایشن (Krch et al.، 2019)۔

موجودہ مطالعہ کے طور پر اسی نمونے میں افراد کے ایک سابقہ ​​مطالعہ میں، ہپپوکیمپل والیوم اور ایپیسوڈک میموری کے درمیان تعلق علمی ذخیرے کے نچلے درجے والے افراد میں زیادہ تھا۔ وہ لوگ جو زیادہ محفوظ رکھتے ہیں وہ ہپپوکیمپل ایٹروفی کے ممکنہ طور پر نقصان دہ اثرات کے خلاف زیادہ لچکدار تھے (Vuoksimaa et al.، 2013)۔

تاہم، آیا کامن EF اور سفید مادے کے مائیکرو اسٹرکچر کے درمیان علمی ریزرو اعتدال پسند ایسوسی ایشنز کی جانچ نہیں کی گئی ہے۔ اگر EFs علمی ریزرو کے لیے حساس ہیں، تو EFabilities کو کم ریزرو والے افراد میں نیورو امیجنگ کے اقدامات کے ساتھ زیادہ مضبوطی سے منسلک ہونا چاہیے۔

اس طرح کے نتائج اس بات کی نشاندہی کریں گے کہ اعلی ریزرو والے افراد نیوروڈیجنریشن کے مقابلہ میں کم ریزرو والے افراد کے مقابلے میں EFability کی ایک ہی سطح کو برقرار رکھنے کے قابل ہوتے ہیں۔

5. موجودہ مطالعہ

موجودہ مطالعہ میں، ہم نے ویتنام ایرا ٹوئن اسٹڈی آف ایجنگ (VETSA) کے نمونے (مطلب 68 سال) کی تیسری لہر سے ڈیٹا استعمال کیا تاکہ 3 میٹرکس کا استعمال کرتے ہوئے EF اور سفید مادے کے مائیکرو اسٹرکچر کے درمیان وابستگیوں کی جانچ کی جاسکے: FW، FAFWcorr، اور MDFWcorr۔

ہم نے پیش گوئی کی ہے کہ EFs پہلے کے کام سے مطابقت رکھتے ہوئے متعدد کارٹیکل سفید مادے کے اندر FW کے ساتھ منفرد طور پر وابستہ ہوں گے (آرچر ایٹ ال۔، 2020)۔ کام کرنے والی یادداشت کی مخصوص صلاحیتوں اور سفید مادے کے درمیان تعلق کے بارے میں کم معلومات ہیں، اس لیے ان تجزیوں کو تحقیقی سمجھا جاتا ہے۔

آخر میں، ہم نے اس بات کا جائزہ لیا کہ آیا EFs اور سفید مادے کے درمیان تعلق کو علمی ریزرو کے ذریعے معتدل کیا جائے گا جس کا اندازہ عام علمی قابلیت کی بنیاد پر کیا گیا تھا جب مضامین کی عمر 20 سال کے لگ بھگ تھی (یہاں بیان کردہ EFs اور سفید مادے کی تشخیص سے 45 سال پہلے) (کریمن ایٹ ال۔، 2022)۔

6. طریقے

6.1۔ مضامین

ڈیٹا کا تجزیہ 489 مرد جڑواں بچوں پر توجہ مرکوز کرتا ہے جنہوں نے طول بلد VETSA پروجیکٹ کی تیسری لہر میں حصہ لیا۔ وی ای ٹی ایس اے کے شرکاء کو ویتنام ایرا ٹوئن رجسٹری (سوانگ، بار، ہارلی، اور لیونز، 2001) کے اراکین کے پچھلے مطالعے سے تصادفی طور پر بھرتی کیا گیا تھا۔

تمام افراد نے 1965 اور 1975 کے درمیان کسی وقت ریاستہائے متحدہ کی فوج میں خدمات انجام دیں، لیکن تقریباً 80 فیصد نے جنگی نمائش کی اطلاع نہیں دی۔ نمونہ کی خصوصیات جدول 1 میں، وضاحتی اعدادوشمار کے فاریکسیکیٹو فنکشن ٹیسٹ اور ہمارے علمی ذخیرے کے اشاریہ کے ساتھ دکھائے گئے ہیں۔

شرکاء عام طور پر صحت، تعلیم، اور طرز زندگی کی خصوصیات سے متعلق امریکی مردوں کے نمائندے ہوتے ہیں (کریمن ایٹ ال۔

تمام ویو 3 ایم آر آئی ڈیٹا یونیورسٹی آف کیلیفورنیا، سان ڈیاگو (UCSD) میں جمع کیا گیا تھا۔ تمام شرکاء نے شرکت سے پہلے اپنی تحریری باخبر رضامندی دی، اور تمام شریک اداروں کے ادارہ جاتی جائزہ بورڈز کے ذریعہ مطالعاتی پروٹوکول کی منظوری دی گئی۔

6.2 اقدامات

6.2.1 ایگزیکٹو فنکشن

EF کی صلاحیتوں کو 6 کاموں کے ساتھ ماپا گیا جس میں پہلے سے موجود ردعمل کی روک تھام، ٹاسک سیٹ سوئچنگ، اور ورکنگ میموری اسپین ڈومینز شامل تھے۔ روک تھام کا اندازہ اسٹروپ ٹاسک (گولڈن اینڈ فریش واٹر، 2002؛ اسٹروپ، 1935) سے کیا گیا۔

شفٹنگ کا اندازہ (a) ٹریل میکنگ ٹیسٹ سوئچنگ ٹرائل اور (b) Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS) (DKEFS; Delis, Kaplan, & Kramer, 2001) سے زبانی روانی کے لیے زمرہ سوئچنگ ذیلی ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا۔ روک تھام اور سوئچنگ کے تمام اقدامات مناسب بنیادی حالات کے لیے ایڈجسٹ کیے گئے تھے۔ ورکنگ میموری اسپین کا اندازہ ویچسلر میموری اسکیل III (ویکسلر، 1997) اور ریڈنگ اسپین ٹیسٹ (ڈینی مین اینڈ کارپینٹر، 1980) کے لیٹر نمبر کی ترتیب اور ہندسوں کے اسپین کے ذیلی ٹیسٹ کے ساتھ کیا گیا تھا۔

تجزیوں سے پہلے، VETSA ویو 3 کے مکمل مطالعہ میں تمام علمی اسکورز کو پریکٹس کے اثرات کے لیے ایڈجسٹ کیا گیا تھا، اٹریشن تبدیل کرنے والے شرکاء سے ڈیٹا کا فائدہ اٹھاتے ہوئے جنہوں نے پہلی بار لہر 2 یا لہر 3 پر ٹاسک بیٹری مکمل کی تھی تاکہ واپس آنے والوں کی کارکردگی میں متوقع اضافہ کا اندازہ لگایا جا سکے جنہوں نے ٹیسٹ دو مکمل کیے تھے۔ یا زیادہ بار (Elman et al.، 2018)۔

ہمارے EF ماڈل کو ابتدائی طور پر VETSA (Gustavson et al., 2018a; Gustavson et al., 2018b) کی لہروں 1 اور 2 میں توثیق کیا گیا تھا اور اس میں 2 لیٹنٹ فیکٹرز شامل ہیں: ایک "Common EF" لیٹنٹ فیکٹر (تمام 6 ٹیسٹوں میں کارکردگی کی بنیاد پر) اور ایک "ورکنگ میموری مخصوص" عنصر (3 ورکنگ میموری اسپین ٹیسٹوں میں اضافی تغیر کی بنیاد پر جو پہلے سے خفیہ عنصر کے ذریعے حاصل نہیں کیے گئے ہیں)۔

پہلے کی لہروں نے ایک اضافی ٹیسٹ (AXContinuous Performance Test) کا بھی انتظام کیا تھا، لیکن وقت کی کمی کی وجہ سے اسے لہر 3 کے جائزے میں شامل نہیں کیا گیا تھا۔ ابتدائی تجزیوں سے پتہ چلتا ہے کہ EF کا پوشیدہ فیکٹر ماڈل ان افراد کے اس ذیلی نمونے میں ڈیٹا کو اچھی طرح سے فٹ کرتا ہے جنہوں نے VETSA کی لہر 3 پر MRI تشخیص مکمل کیا، لہذا ہم EF کے کسی اضافی تصدیقی ماڈل کو فٹ نہیں کر پائے۔

مزید برآں، ہمارے EF کے تصدیقی ماڈل کو ایک حالیہ مطالعہ سے تعاون حاصل ہے جو مکمل نمونے میں VETSA کی تمام 3 لہروں میں کامن EF اور ورکنگ میموری کے مخصوص عوامل کے متضاد نمو کے ماڈل کے ساتھ فٹ بیٹھتا ہے (Gustavsonet al., 2022b)۔

6.2.2. عمومی علمی صلاحیت (عمر 20)

عمومی علمی قابلیت- ہمارے علمی ذخائر کا اشاریہ جوانی میں اس وقت لگایا گیا جب VETSA کے شرکاء کو پہلی بار فوج میں شامل کیا گیا (جس کی عمر 20 سال) 100-متعدد پسند کی مسلح افواج کی اہلیت کے امتحان (AFQT; Bayroff and Anderson, 1963) کے ساتھ۔ .

AFQT ذہانت کے پیمانوں جیسے کہ Wechsler Adult IntelligenceScale (Lyons et al., 2009) کے ساتھ ایک مضبوط ارتباط (r=0.84) کو ظاہر کرتا ہے اور الفاظ، ریاضی کی قابلیت اور ٹول/مکینیکل علم کا اندازہ کرنے والے 4 ذیلی پیمانے پر مشتمل ہوتا ہے۔ استدلال، اور بصری مقامی صلاحیت.

AFQT اسکورز بھی تعلیم کے سالوں کی خود رپورٹ کردہ تعداد (r=0.31) کے ساتھ اعتدال سے منسلک ہیں، لیکن یہاں ہم نے تعلیم کے سالوں سے کہیں زیادہ درست اشاریہ رکھنے پر سرمایہ کاری کی ہے، یعنی، مجموعی علمی صلاحیت کا براہ راست پیمانہ نوجوان جوانی (کریمن وغیرہ، 2022)۔ AFQT پرسنٹائل سکور کو سکور میں تبدیل کر دیا گیا۔ اس طرح، 0.34 کا اوسط (ٹیبل 1 دیکھیں) تقریباً 105 کے آئی کیو کے برابر ہے۔

6.3 تصویر کا حصول

تصاویر دو GE 3 T Discovery 750 × سکینرز (GEHealthcare, Waukesha, WI, USA) کے ساتھ آٹھ چینل کے مرحلہ وار سرنی ہیڈ کوائل کے ساتھ حاصل کی گئیں۔ امیجنگ پروٹوکول میں زیادہ سے زیادہ سرمئی/سفید کنٹراسٹ (TE=3.164 msec، TR=8.084) کے لیے موزوں 3D فاسٹ اسپائلڈ گریڈینٹیکو (FSPGR) T1-ویٹڈ (T1w) والیوم شامل تھا۔ msec، TI=600 msec، فلپینگل=8◦، میٹرکس=256x192، جہاز میں ریزولیوشن=1x1 ملی میٹر، سلائس تھکنیس=1.2 ملی میٹر، سلائسز { {19}})۔

ڈفیوژن ڈیٹا ایملٹی شیل ڈفیوژن ویٹڈ اسکین (54-ڈائریکشنز، بی ویلیوز=[0 (x3)، 666 (x6)، 1333 (x15)، 2666 (x15) کے ساتھ حاصل کیا گیا تھا۔ , 4000 (x15)] s/mm2، مخالف فیز انکوڈ پولرٹی کے ساتھ b=0 امیجز کے جوڑے کے ساتھ مربوط، TR=6600msec، TE=81.1 msec، میٹرکس {{ 20}}x96، جہاز میں ریزولوشن=2.5x2.5mm، سلائس کی موٹائی=2.5 ملی میٹر، 54 سلائسز)۔

6.4 امیج پروسیسنگ

ڈیٹا کو پری کوال پائپ لائن کا استعمال کرتے ہوئے پہلے سے پروسیس کیا گیا تھا تاکہ تحریفات/حرکت اور ایڈی کرنٹ کو درست کیا جا سکے (Cai et al., 2021; Schilling et al., 2019)۔ ملٹی شیل ڈیٹا کو پھر ایک ہی شیل (b=1333) میں سب سیٹ کیا گیا اور ہر ایک شریک کے لیے FA اور MD کا حساب لگانے کے لیے DTIFIT میں داخل کیا گیا۔ FW، FAFWcorr، اور کا حساب لگانے کے لیے سنگل شیل ڈیٹا کو MATLAB کوڈ میں بھی داخل کیا گیا تھا۔ MDFWcorr (Jenkinson et al.، 2012؛ Pasternak et al.، 2009)۔

مختصراً، یہ کوڈ ایک متغیر نیٹ ورک فریم ورک کا فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ ڈِفیوژن امیج کو بائی ٹینسر ماڈل میں تقسیم کیا جا سکے - ایک جو کہ FW آلودگی ہے، اور دوسرا ٹشو کمپارٹمنٹ۔ نئی، FW-تصحیح شدہ میٹرکس (FAFWcorr، MDFWcorr) پھر مقدار درست کی جا سکتی ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ خود ایف ڈبلیو میٹرک کا بھی تجزیہ میں فائدہ اٹھایا جا سکتا ہے۔

FW، FAFWcorr، اور MDFWcorr نقشوں کے لیے ایک معیاری جگہ کی نمائندگی DTIFIT سے ماخوذ خام FA امیج کو غیر خطی طور پر رجسٹر کر کے اور اس تبدیلی کو FW کے درست کیے گئے نقشوں پر لاگو کر کے بنایا گیا تھا (Avants, Epstein, Grossman, &Gee, 2008)۔

معیاری کاری کے بعد، FW، FAFWcorr، اور MDFWcorr کی قدروں کو ہر امیجنگ سیشن کے لیے کئی اچھی طرح سے قائم سفید مادے کی ٹریکوگرافی ٹیمپلیٹس کے اندر مقدار میں طے کیا گیا تھا (آرچر ایٹ ال۔، 2019؛ آرچریٹ ال۔، 2020؛ براؤن ایٹ ال۔، 2017)۔

ان ٹیمپلیٹس میں cingulumbundle, fornix, superior longitudinal fasciculus (SLF)، inferior longitudinal fasciculus (ILF)، اور uncinate fasciculus کے ساتھ ساتھ inferior frontal gyrus (IFG) کے homologoustranscallosal کنکشنز شامل تھے وقتی گائرس، میڈل فرنٹل گائرس، اور درمیانی فرنٹل گائرس (تمام 11 ٹریکٹس کی بصری نمائندگی کے لیے تصویر 1 دیکھیں)۔

ہم نے 11 کارٹیکل وائٹ مادّہ کے اس مجموعے پر توجہ مرکوز کی جو پہلے حالیہ مطالعات میں ایگزیکٹو فنکشن اور موضوعی علمی زوال سے منسلک ہیں (آرچر ایٹ ال۔، 2021؛ آرچر ایٹ ال۔، 2020)۔

مزید برآں، ہم نے FW، FAFWcorr، اور MDFWcorr کو دماغ کے تمام سفید مادوں (بشمول کارٹیکل اور سبکورٹیکل ٹریکٹس دونوں) میں عالمی FW اور سفید مادے کے مائیکرو اسٹرکچر کو حاصل کرنے کے اقدامات کا حتمی مجموعہ شامل کیا ہے کیونکہ ہمارے حالیہ کام نے تمام سفید مادوں پر مشترکہ مضبوط جینیاتی اثرات کو اجاگر کیا ہے۔ (Gustavson et al.، 2019)۔

6.5 ڈیٹا کا تجزیہ

فینوٹائپک ارتباطی اور رجعت کے تجزیے ایمپلس ورژن 8.3 (متھین اور متھین، 1998–2017) میں کیے گئے تھے، جو مکمل معلومات کے زیادہ سے زیادہ امکانات کا استعمال کرتے ہوئے غائب مشاہدات کے لیے ذمہ دار ہیں۔ انفرادی پیرامیٹر تخمینوں کی اہمیت معیاری غلطی پر مبنی 95% اعتماد کے وقفوں کے ساتھ قائم کی گئی تھی اور اس پیرامیٹر کو صفر پر طے کرکے χ2فرق ٹیسٹ کے ساتھ تصدیق کی گئی تھی۔

معیاری غلطیاں اور chi-squares کو خاندانوں (جڑواں جوڑوں) کے اندر کلسٹرنگ کے لیے ایڈجسٹ کیا گیا تھا، اور Mplus آؤٹ پٹ (Satorra & Bentler، 2001) میں فراہم کردہ اسکیلنگ عوامل کی بنیاد پر χ2 فرق ٹیسٹوں کو مناسب طریقے سے پیمانہ کیا گیا تھا۔

EFs اور سفید مادے کے مائیکرو اسٹرکچر کے مابین ایسوسی ایشن کی جانچ کرنے کے لیے، ہم ریگریشن ماڈلز کی ایک سیریز کو فٹ کرتے ہیں جس میں اویکت EF عوامل کو امیدوار سفید مادے کے اقدامات (ایک ماڈل پر سفید مادے کی پیمائش) پر پیچھے ہٹا دیا گیا تھا۔

مندرجہ ذیل کوویریٹس کو تجزیہ میں شامل کیا گیا تھا: عمر (M=67.53، SD=2.63، رینج=61.37 سے 71.71)، ذیابیطس اسٹیٹس (22.3٪ ہاں)، ہائی بلڈ پریشر کی حیثیت ( 55.6 % ہاں)، ایک متغیر کیپچر کرنے والا کہ آیا افراد ہسپانوی تھے اور/یا غیر سفید تھے (11.7 % ہاں)، اور اسکینر کے فرق کو پکڑنے والے دو متغیرات (دو اسکینرز کے سافٹ ویئر میں سے ایک کو مطالعہ کے دوران اپ گریڈ کیا گیا تھا، اس لیے آرتھوگونل کنٹراسٹس بنائے گئے تھے تاکہ ممکنہ اختلافات کو مدنظر رکھا جا سکے۔ تھری اسکینر/سافٹ ویئر گروپس میں)۔

ذیابیطس اور ہائی بلڈ پریشر کی حیثیت اس بات پر مبنی تھی کہ آیا شریک (1) نے کسی ڈاکٹر کے ذریعہ تشخیص ہونے کی اطلاع دی، (2) نے اطلاع دی کہ وہ فی الحال ذیابیطس یا ہائی بلڈ پریشر کے لیے دوائیں لے رہے ہیں، اور/یا (3) نے رپورٹ کیا کہ آیا انہیں ہائی بلڈ پریشر ہے یا نہیں۔ ٹیسٹ کا دن (صرف ہائی بلڈ پریشر)،

یہ شناخت کرنے کے بعد کہ کون سے FW اور سفید مادے کے اقدامات EF عوامل سے وابستہ تھے، ہم اضافی ریگریشن ماڈلز (ہر ایک پیمائش کے لیے ایک) فٹ کرتے ہیں جس میں 20 سال کی عمر کی عمومی علمی صلاحیت (AFQT) کو ماڈل میں شامل کیا گیا تھا۔

دونوں EF عوامل کو AFQT اسکورز پر پیچھے ہٹا دیا گیا، اور پہلے کے تجزیوں میں جو بھی EF عنصر اس پیمائش کے ساتھ منسلک تھا اس کے لیے ایک انٹرایکشن اصطلاح (AFQT * بازی پیمائش) شامل کی گئی۔

For more information:1950477648nn@gmail.com