Playing Super Mario 64 increases hippocampal grey matter in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining grey matter within the hippocampus is important for healthy cognition. Playing 3D-platform video games has previously been shown to promote grey matter in the hippocampus in younger adults. In the current study, we tested the impact of 3D-platform video game training (i.e., Super Mario 64) on grey matter in the hippocampus, cerebellum, and the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) of older adults. Older adults who were 55 to 75 years of age were randomized into three groups. The video game experimental group (VID; n = 8) engaged in a 3D-platform video game training over a period of 6 months. Additionally, an active control group took a series of self-directed, computerized music (piano) lessons (MUS; n = 12), while a no-contact control group did not engage in any intervention (CON; n = 13). After training, a within-subject increase in grey matter within the hippocampus was significant only in the VID training group, replicating results observed in younger adults. Active control MUS training did, however, lead to a within-subject increase in the DLPFC, while both the VID and MUS training produced growth in the cerebellum. In contrast, the CON group displayed significant grey matter loss in the hippocampus, cerebellum and the DLPFC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».