The Benefits of High Intensity Exercise on the Brain of a Drug Abuser
Notice bibliographique
Résumé
Chronic drug abuse has been shown to cause dysfunctions on the frontal lobe and affect cognition, cardiac autonomic control and psychosocial aspects. Despite physical exercise has been shown to improve cerebral functioning, the effects of a high intensity exercise training program needs to be further explored in a drug abuse condition. The patient was a 32-year-old male who has been an alcohol and crack/cocaine user for 20 years. The high intensity exercise training protocol consisted of four 30-second “all-out” bouts performed three times per week during four weeks. The participant had electroencephalographic (EEG) activity, cognition, cardiac autonomic control and psychosocial questionnaires evaluated before and after high intensity exercise training. Prefrontal cortex (PFC) oxygenation during an incremental running exercise test was also recorded. EEG topographical analysis revealed greater PFC activation during the cognitive test. Performance on the cognitive test was enhanced (l number of total errors and reaction time). Parasympathetic cardiac indices, including RMSSD, SDNN, Pnn50% and HF power increased by 77.4%, 83.3%, 57.7% and 293.2%, respectively. Sleep quality increased 23% and anxiety levels decreased 52.6%. Psychological and social domains increased 5.3% and 13.7%, respectively. In addition, incremental treadmill running time increased 12.5% and PFC oxyhemoglobin increased 228.2% at the beginning of the treadmill test, 305.4% at the middle and 359.4% at the end of the test. Thus, high intensity exercise training improved PFC functioning, cardiac autonomic control and psychological parameters. These results might indicate high intensity exercise as an alternative and non-pharmacological tool to help the rehabilitation of a drug abuser.
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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 | 0,007 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».