Decomposing the within-person and between-person sources of variation in physical activity-cognition associations for low-active older adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine within-person and between-person sources of variation in the relationship between physical activity and cognition in older adults participating in a walking program. To explore whether demographic, health and fitness variables, and their interactions with activity, are significant predictors of cognition. DESIGN: Brief longitudinal burst design. PARTICIPANTS: 118 participants (91 females, mean age = 72.81 + 5.24 years). MAIN OUTCOME MEASURES: Cognition, self-reported moderate-to-vigorous walking and self-reported moderate-to-vigorous physical activity were assessed at baseline and 6, 9, 12 and 16 weeks follow-up. Attendance at weekly walks was also recorded. RESULTS: Within-persons, changes in physical activity were related to select measures of executive functioning, with increased activity predictive of better cognition (three of four cognitive functions, p<.05). Between-persons, activity was also associated with cognition (two of four cognitive functions, p<.05). Younger age and higher education were related to better cognition. Interactions of demographic, health, and fitness variables with changes in within-person activity were generally non-significant. CONCLUSION: The results highlight the importance of distinguishing within- from between-person effects in longitudinal analyses of the association between physical activity and cognition. This stringent within-person test of association underscores the potential value of simple physical activity interventions for improving cognitive function.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».