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Enregistrement W2472008416 · doi:10.1016/j.jalz.2015.06.1004

P3‐136: How does higher bmi preserve cognition among older adults? a 12‐month exploratory neuroimaging study

2015· article· en· W2472008416 sur OpenAlexaff
Chun Liang Hsu, Michelle W. Voss, John R. Best, Todd C. Handy, Kenneth Madden, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensVancouver Coastal HealthUniversity of British ColumbiaPositive Living Society of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightNeuroimagingBody mass indexMedicineDementiaCognitionCognitive declineProspective cohort studyDefault mode networkObesityGerontologyPsychologyInternal medicinePsychiatryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Obesity and dementia are both increasing in prevalence worldwide. While obesity are associated with key vascular risk factors (e.g., hypertension, diabetes) for dementia, the relationship between body fat and cognitive function in older adults remain equivocal. In fact, there is evidence body fat may be neural-protective for older adults. Neuroimaging studies of otherwise healthy adults demonstrate that increased body mass index (BMI) is associated with global and regional brain atrophy, as well as altered functional connectivity. However, few studies to date have investigated neural mechanisms of obesity-induced cognitive changes in older adults. In a 12-month prospective study, we aimed to examine: 1) the impact of BMI on functional brain connectivity; and 2) the role of functional brain connectivity in the association between BMI and cognitive function. A 12-month prospective fMRI study with 66 seniors aged 70 to 80 years; 24 normal weight (with BMI≤18.50), 26 overweight (with BMI between 18.5 and 29.99), and 15 obese (with BMI ≥ 30.00). Participants performed a finger tapping task during fMRI scanning. Clinical measures of executive functions were assessed at baseline and 12 months. After adjusting for baseline performance measure, comorbidity, gender, and age, obese individuals showed decreased task-related connectivity in the default mode network (DMN; p<0.006), which was significantly correlated with Digit Span Test performance (i.e. working memory) at 12 months (p<0.02) and BMI (p<0.001). Supporting evidence that report older individuals with higher BMI had less observable amyloid deposition within the DMN, we found elevated BMI indirectly lead to lower task-state DMN connectivity, which, in turn, lead to better performance on Digit Span Test. This suggests DMN connectivity mediates and suppresses the effect of BMI on cognitive function, and may be involved in compensatory processes in older adults. Bonferroni-Corrected Task-State Group Contrast Map Highlighted areas show regions where Normal > Obese in DMN functional connectivity (p<0.006) during finger tapping. Direct and Indirect Effects of the Proposed Mediation Model

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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