Neurotrophic growth factor response to lower body resistance training in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Multimodal cognitive interventions (resistance training + cognitive training; RT + CT) may synergistically improve cognitive function in older adults. RT stimulates the release of neurotrophic growth factors (NGF) which orchestrate structural and functional brain plasticity in the aging brain, while CT increases regional cerebral blood flow. Timing the administration of CT following a bout of RT, when NGF levels are at their highest, may maximize the blood‐borne dose of NGF delivered to active brain tissue. We refer to this as the ‘anabolic window’. Currently, when and how much NGF levels in the blood increase following a bout of RT is poorly understood. The purpose of this work was to characterize the timing and magnitude of insulin like growth factor‐1 (IGF‐1) and brain derived neurotrophic factor (BDNF) levels in venous blood for 2 hours following an acute bout of RT. Methods 10 older adults (ages 60 – 77) performed 1 hour of lower‐body RT and rested for 2 hours post‐exercise. Blood was taken before and for 2 hours after RT at set time points. This procedure was repeated after 8‐weeks of regular RT. Results BDNF increased immediately post‐exercise then returned to resting levels before and after 8 weeks of RT. IGF‐1 levels did not change. Conclusions these data are the first to show an increase in BDNF immediately following RT in older adults. This may represent the anabolic window for performing CT. NSERC
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».