Genetic factors moderate everyday physical activity effects on executive functions in aging: Evidence from the Victoria Longitudinal Study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Everyday physical activity (EPA) is an important modifiable contributor to age-related variability in executive functioning (EF). However, its role may be moderated by nonmodifiable genetic factors. We tested independent and interactive effects of brain-derived neurotrophic factor (BDNF rs6265) and insulin degrading enzyme (IDE rs6583817) on EF and EPA-EF relationships. METHOD: The sample consisted of genotyped older adults (N = 577; M age = 70.47 years) over 3 waves (∼9 years) of the Victoria Longitudinal Study. Analyses included (a) confirmatory factor analysis establishing a single latent EF factor from 4 standard EF tasks, (b) latent growth modeling over a 40-year band of aging (ages 53 to 95), and (c) structural regression to investigate the independent and interactive effects of BDNF, IDE, and EPA. RESULTS: First, higher levels of EPA were associated with better EF performance at the centering age (75 years) and less EF decline. Second, IDE G+ (protective) carriers exhibited better EF performance at Age 75 than their G- (nonprotective) peers. Third, within the IDE G+ carrier group, those with higher EPA exhibited better EF performance and slower decline over time than those with lower EPA. Fourth, for the BDNF homozygote Val group, higher EPA was associated with better EF performance and more gradual EF change; however, this beneficial effect was not seen for Met carriers. CONCLUSION: The effect of modifiable physical health factors on EF is moderated by biological mechanisms associated with risk-protection genetic polymorphisms.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».