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.
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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 ».