Exercise-Induced Improvements in Cognitive Functioning and Brain Structure in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity is often associated with benefits such as reduced risk of diabetes and cardiovascular disease; however, the benefits of physical activity are not only limited to physical health, but also extend to cognition (Warburton, Nicol & Bredin, 2006). Exercise in older populations results in improved cognitive functioning and decreased risk of cognitive decline (Muscari et al., 2010). This current literature review examines the association between physical activity and cognitive functioning in older adults. Studies suggest that a variety of types of exercise have cognitive benefits, although it is not clear which type of activity has the largest effect. Additionally, exercise increases total brain volume and the connectivity of neural networks in areas such as the hippocampus, and decreases the presence of white matter hyperintensities in areas involved in motor control and coordination (Erickson et al., 2010; Tseng et al., 2013). Taken together, the research indicates that physical activity improves cognitive functioning and causes exercise-induced changes in the brain. Limitations of the reviewed research include a lack of generalizable results due to a lack of diversity of samples, as well as the presence of cross-sectional designs that are unable to define the direction of the relationship between exercise and cognition. Future research should investigate the inconsistencies reported in the literature with the goal of developing programs to improve cognitive function in older populations and to reduce the burden of cognitive impairment on the health care system.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».