Synergistic Benefits of Combined Aerobic and Cognitive Training on Fluid Intelligence and the Role of IGF-1 in Chronic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Background. Paired exercise and cognitive training have the potential to enhance cognition by “priming” the brain and upregulating neurotrophins. Methods. Two-site randomized controlled trial. Fifty-two patients >6 months poststroke with concerns about cognitive impairment trained 50 to 70 minutes, 3× week for 10 weeks with 12-week follow-up. Participants were randomized to 1 of 2 physical interventions: Aerobic (>60% VO 2peak using <10% body weight–supported treadmill) or Activity (range of movement and functional tasks). Exercise was paired with 1 of 2 cognitive interventions (computerized dual working memory training [COG] or control computer games [Games]). The primary outcome for the 4 groups (Aerobic + COG, Aerobic + Games, Activity + COG, and Activity + Games) was fluid intelligence measured using Raven’s Progressive Matrices Test administered at baseline, posttraining, and 3-month follow-up. Serum neurotrophins collected at one site (N = 30) included brain-derived neurotrophic factor (BDNF) at rest (BDNF resting ) and after a graded exercise test (BDNF response ) and insulin-like growth factor–1 at the same timepoints (IGF-1 rest , IGF-1 response ). Results. At follow-up, fluid intelligence scores significantly improved compared to baseline in the Aerobic + COG and Activity + COG groups; however, only the Aerobic + COG group was significantly different (+47.8%) from control (Activity + Games −8.5%). Greater IGF-1 response at baseline predicted 40% of the variance in cognitive improvement. There was no effect of the interventions on BDNF resting or BDNF response ; nor was BDNF predictive of the outcome. Conclusions. Aerobic exercise combined with cognitive training improved fluid intelligence by almost 50% in patients >6 months poststroke. Participants with more robust improvements in cognition were able to upregulate higher levels of serum IGF-1 suggesting that this neurotrophin may be involved in behaviorally induced plasticity.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».