Lifetime Physical Activity and White Matter Hyperintensities in Cognitively Intact Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: White matter hyperintensities (WMHs) observed on magnetic resonance images are associated with depression and increase the risk of stroke, dementia, and death. The association between physical activity and WMHs has been inconsistently reported in the literature, perhaps because studies did not account for a lifetime of physical activity or depression. OBJECTIVES: The aim of this study was to determine the extent to which a lifetime of leisure-time physical activity is associated with less WMHs while accounting for depression. METHODS: Face-to-face interviews were conducted with the Lifetime Total Physical Activity Questionnaire, where the metabolic equivalent of task hours per week per year was calculated. Cognitively intact participants also underwent magnetic resonance imaging, where WMHs as a percentage of intracranial volume was obtained. Hierarchical multiple linear regression was performed to compare WMHs in a more active group with a group with no psychiatric history (n = 20, mean age = 62.2 years), with a less active group with no psychiatric history (n = 13, mean age = 64.0 years), and a less active group with history of late-onset depression (n = 14, mean age = 62.8 years). RESULTS: There was not a statistically significant difference in WMHlg10 between the more and less active groups without a psychiatric history (b = .09, p > .05) or between the more active group without a psychiatric history and the less active group with a history of depression (b = .01, p > .05). The model was predictive of WMHlg10, explaining an adjusted 15% of the variance in WMHs (p = .041). DISCUSSION: A lifetime of leisure-time physical activity was not associated with WMHs when accounting for depression.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».