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Enregistrement W1912589144 · doi:10.3389/fnagi.2015.00155

Elevated body mass index and maintenance of cognitive function in late life: exploring underlying neural mechanisms

2015· article· en· W1912589144 sur OpenAlexafffund
Chun Liang Hsu, Michelle W. Voss, John R. Best, Todd C. Handy, Kenneth Madden, Niousha Bolandzadeh, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensVancouver General HospitalVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMichael Smith Health Research BCAlzheimer's Society
Mots-clésDefault mode networkFunctional magnetic resonance imagingBody mass indexOverweightCognitionFinger tappingPsychologyEffects of sleep deprivation on cognitive performanceWorking memoryMedicineAudiologyNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Obesity is associated with vascular risk factors that in turn, may increase dementia risk. However, higher body mass index (BMI) in late life may be neuroprotective. The possible neural mechanisms underlying the benefit of higher BMI on cognition in older adults are largely unknown. Thus, we used functional connectivity magnetic resonance imaging (fcMRI) to examine: (1) the relationship between BMI and functional brain connectivity; and (2) the mediating role of functional brain connectivity in the association between baseline BMI and change in cognitive function over a 12-month period. METHODS: We conducted a 12-month, prospective study among 66 community-dwelling older adults, aged 70 to 80 years, who were categorized as: normal weight (BMI from 18.50 to 24.99); overweight (BMI from 25.00 to 29.99); and obese (BMI ≥ 30.00). At baseline, participants performed a finger-tapping task during fMRI scanning. Relevant neural networks were initially identified through independent component analysis (ICA) and subsequently examined through seed-based functional connectivity analysis. At baseline and 12-months, we measured three executive cognitive processes: (1) response inhibition; (2) set shifting; and (3) working memory. RESULTS: Obese individuals showed lower task-related functional connectivity during finger tapping in the default mode network (DMN) compared with their healthy weight counterparts (p < 0.01). Lower task-related functional connectivity in the DMN at baseline was independently associated with better working memory performance at 12-months (p = 0.02). Finally, DMN functional connectivity during finger tapping significantly mediated the relationship between baseline BMI and working memory at 12-months (indirect effect: -0.155, 95% confidence interval [-0.313, -0.053]). CONCLUSIONS: These findings suggest that functional connectivity of the DMN may be an underlying mechanism by which higher BMI confers protective effects to cognition in late life.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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