Contribution of Physical Fitness, Cerebrovascular Reserve and Cognitive Stimulation to Cognitive Function in Post-Menopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Studies of the effects of physical fitness on cognition suggest that exercise can improve cognitive abilities in healthy older adults, as well as delay the onset of age-related cognitive decline. The mechanisms for the positive benefit of exercise and how these effects interact with other variables known to influence cognitive function (e.g., involvement in cognitive activities) are less well understood. The current study examined the associations between the physical fitness, cerebrovascular blood flow regulation and involvement in cognitive activities with neuropsychological function in healthy post-menopausal women. METHODS: Forty-two healthy women between the ages of 55 and 90 were recruited. Physical fitness (V˙O2 max), cerebrovascular reserve (cerebral blood flow during rest and response to an increase in end-tidal (i.e., arterial) PCO2), and cognitive activity (self-reported number and hours of involvement in cognitive activities) were assessed. The association of these variables with neuropsychological performance was examined through linear regression. RESULTS: Physical fitness, cerebrovascular reserve and total number of cognitive activities (but not total hours) were independent predictors of cognitive function, particularly measures of overall cognitive performance, attention and executive function. In addition, prediction of neuropsychological performance was better with multiple variables than each alone. CONCLUSIONS: Cognitive function in older adults is associated with multiple factors, including physical fitness, cerebrovascular health and cognitive stimulation. Interestingly, cognitive stimulation effects appear related more to the diversity of activities, rather than the duration of activity. Further examination of these relationships is ongoing in a prospective cohort study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».