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Enregistrement W2888289658 · doi:10.3233/bpl-180067

Exercise and the Aging Brain: Considerations for Sex Differences

2018· review· en· W2888289658 sur OpenAlexaff
Cindy K. Barha, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueBrain Plasticity · 2018
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural and Behavioral Psychology Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationPsychological interventionCognitionDementiaPsychologyDiseaseAerobic exerciseSuccessful agingPhysical exerciseNeuroplasticityMedicineClinical psychologyGerontologyNeurosciencePhysical therapyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engaging in targeted exercise interventions is a promising, non-pharmacological strategy to mitigate the deleterious effects of aging and disease on brain health. However, despite its therapeutic potential, a large amount of variation exists in exercise efficacy in older adults aged 55 and older. In this review, we present the argument that biological sex may be an important moderator of the relationship between physical activity and cognition. Sex differences exist in dementia as well as in several associated risk factors, including genetics, cardiovascular factors, inflammation, hormones and social and psychological factors. Different exercise interventions, such as aerobic training and resistance training, influence cognition and brain health in older adults and these effects may be sex-dependent. The biological mechanisms underlying the beneficial effects of exercise on the brain may be different in males and females. Specifically, we examine sex differences in neuroplasticity, neurotrophic factors and physiological effects of exercise to highlight the possible mediators of sex differences in exercise efficacy on cognition. Future studies should address the potential sex difference in exercise efficacy if we are to develop effective, evidence-based exercise interventions to promote healthy brain aging for all individuals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,314
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,105 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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