Exercise training for neural recovery in a restricted sample of pediatric brain tumor survivors: a controlled clinical trial with crossover of training versus no training
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exercise promotes repair processes in the mouse brain and improves cognition in both mice and humans. It is not known whether these benefits translate to human brain injury, particularly the significant injury observed in children treated for brain tumors. Methods: We conducted a clinical trial with crossover of exercise training versus no training in a restricted sample of children treated with radiation for brain tumors. The primary outcome was change in brain structure using MRI measures of white matter (ie, fractional anisotropy [FA]) and hippocampal volume [mm3]). The secondary outcome was change in reaction time (RT)/accuracy across tests of attention, processing speed, and short-term memory. Linear mixed modeling was used to test the effects of time, training, training setting, and carryover. Results: Twenty-eight participants completed training in either a group (n=16) or a combined group/home (n=12) setting. Training resulted in increased white matter FA (Δ=0.05, P<.001). A carryover effect was observed for participants ~12 weeks after training (Δ=0.05, P<.001). Training effects were observed for hippocampal volume (Δ=130.98mm3; P=.001) and mean RT (Δ=-457.04ms, P=0.36) but only in the group setting. Related carryover effects for hippocampal volume (Δ=222.81mm3, P=.001), and RT (Δ=-814.90ms, P=.005) were also observed. Decreased RT was predicted by increased FA (R=-0.62, P=.01). There were no changes in accuracy. Conclusions: Exercise training is an effective means for promoting white matter and hippocampal recovery and improving reaction time in children treated with cranial radiation for brain tumors.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».