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Enregistrement W2519745171 · doi:10.1016/j.nicl.2016.09.011

Influence of aerobic exercise training on the neural correlates of motor learning in Parkinson's disease individuals

2016· article· en· W2519745171 sur OpenAlexafffund
Catherine Duchesne, Freja Gheysen, Arnaud Boré, Geneviève Albouy, Alexandra Nadeau, M Robillard, Florian Bobeuf, A.L. Lafontaine, Ovidiu Lungu, Louis Bherer, Julien Doyon

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésAerobic exerciseFunctional magnetic resonance imagingStriatumPsychologyMotor learningPhysical medicine and rehabilitationParkinson's diseaseCerebellumHippocampusNeural correlates of consciousnessNeuroscienceDiseaseMedicinePhysical therapyCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Aerobic exercise training (AET) has been shown to provide general health benefits, and to improve motor behaviours in particular, in individuals with Parkinson's disease (PD). However, the influence of AET on their motor learning capacities, as well as the change in neural substrates mediating this effect remains to be explored. OBJECTIVE: In the current study, we employed functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) to assess the effect of a 3-month AET program on the neural correlates of implicit motor sequence learning (MSL). METHODS: 20 healthy controls (HC) and 19 early PD individuals participated in a supervised, high-intensity, stationary recumbent bike training program (3 times/week for 12 weeks). Exercise prescription started at 20 min (+ 5 min/week up to 40 min) based on participant's maximal aerobic power. Before and after the AET program, participants' brain was scanned while performing an implicit version of the serial reaction time task. RESULTS: Brain data revealed pre-post MSL-related increases in functional activity in the hippocampus, striatum and cerebellum in PD patients, as well as in the striatum in HC individuals. Importantly, the functional brain changes in PD individuals correlated with changes in aerobic fitness: a positive relationship was found with increased activity in the hippocampus and striatum, while a negative relationship was observed with the cerebellar activity. CONCLUSION: Our results reveal, for the first time, that exercise training produces functional changes in known motor learning related brain structures that are consistent with improved behavioural performance observed in PD patients. As such, AET can be a valuable non-pharmacological intervention to promote, not only physical fitness in early PD, but also better motor learning capacity useful in day-to-day activities through increased plasticity in motor related structures.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations93
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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