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Enregistrement W2511795135 · doi:10.1249/01.mss.0000486284.49097.67

Thirty Minutes of Sub-Maximal Cycling Improves Cognitive Function Despite Diesel Exhaust Exposure

2016· article· en· W2511795135 sur OpenAlexaff
Sarah Koch, Raymond Tran, Andrew Lee, Christopher Carlsten, Michael S. Koehle

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCyclingDiesel exhaustDiesel fuelEnvironmental scienceAutomotive engineeringMedicineEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: While physical activity is linked to improvements in cognition, exposure to air pollution has been associated with impaired brain health. The purpose of this study was to examine how sub-maximal exercise in air pollution affects cognitive function. METHODS: Using a double-blind, randomized, crossover study design seven 24-34 year-old participants (6M; 1F) were exposed to the following two conditions: diesel exhaust (DE) vs. filtered air (FA); and cycling exercise vs. rest. On screening visits, all participants were diagnosed with exercise-induced bronchoconstriction based on a 10% fall in forced expiratory volume in one second (FEV1) following 6-min of eucapnic voluntary hyperpnea. On exposure visits, participants sat on a chair in the air pollution exposure laboratory for 60 min. Following this rest period, participants cycled for 30 min at 50% of their peak resistance (mean (standard deviation) = 170W (±26.95)) achieved on the screening visit. During rest and cycling conditions, participants breathed either DE (PM2.5 = 300μg/m3) or FA. Cognitive function was assessed at baseline, 20-min, and 100-min following exercise using the NIH Toolbox: Flanker Inhibitory Control and Attention (Flanker), List Sorting Working Memory (LSWM), Pattern Comparison Processing Speed (PCPS), and Picture Sequence Memory Test (PSMT). Raw and fully adjusted scores from all cognitive function tests were analyzed using repeated measures ANOVAs. RESULTS: Cognitive function tests at baseline did not differ between DE and FA exposures (p > 0.5). Immediately following exercise, inhibitory control and attention (fully adjusted Flanker score) was significantly improved (109.3 (7.35), p = 0.29) compared to baseline (106.9 (8.38)). Additionally, the speed of information processing (raw PCPS score) was significantly greater (100.6 (17.46),p = 0.018) 100-min following exercise, compared to baseline (92.58 (19.85). Information processing and storage (LSWM), and episodic memory (PSMT) were unaffected by exercise. None of the cognitive function tests were affected by the exposure to DE. CONCLUSIONS: Thirty minutes of submaximal, constant-intensity cycling exercise appears to positively affect inhibitory control, attention and information processing speed, even when breathing increased levels of diesel exhaust.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2016
Routes d'admission1
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