Neurotrophins and cognitive functions in T1D compared with healthy controls: effects of a high-intensity exercise
Notice bibliographique
Résumé
Exercise is known to have beneficial effects on cognitive function. This effect is greatly favored by an exercise-induced increase in neurotrophic factors, such as brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and insulin-like growth factor-1 (IGF-1), especially with high-intensity exercises (HIE). As a complication of type 1 diabetes (T1D), a cognitive decline may occur, mostly ascribed to hypoglycaemia and chronic hyperglycaemia. Therefore, the purpose of this study was to examine the effects of acute HIE on cognitive function and neurotrophins in T1D and matched controls. Ten trained T1D (8 males, 2 females) participants and their matched (by age, sex, fitness level) controls were evaluated on 2 occasions after familiarization: a maximal test to exhaustion and an HIE bout (10 intervals of 60 s at 90% of their maximal wattage followed by 60 s at 50 W). Cognitive tests and analyses of serum BDNF, IGF-1, and free insulin were performed before and after HIE and following 30 min of recovery. At baseline, cognitive performance was better in the controls compared with the T1D participants (p < 0.05). After exercise, no significant differences in cognitive performance were detected. BDNF levels were significantly higher and IGF-1 levels were significantly lower in T1D compared with the control group (p < 0.05) at all time points. Exercise increased BDNF and IGF-1 levels in a comparable percentage in both groups (p < 0.05). In conclusion, although resting levels of serum BDNF and IGF-1 were altered by T1D, comparable increasing effects on BDNF and IGF-1 in T1D and healthy participants were found. Therefore, regularly repeating acute HIE could be a promising strategy for brain health in T1D.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».