The Effect of Aerobic Exercise on White Matter Hyperintensity Progression May Vary by Sex
Notice bibliographique
Résumé
RÉSUMÉ Cette étude a exploré l’efficacité de l’entraînement aérobie (EA) pour atténuer la progression de l’hyperintensité de la matière blanche (HMB) et les différences liées au sexe pour cette intervention. Un essai contrôlé randomisé a été mené pour évaluer l’effet de l’EA sur la cognition de personnes ayant un déficit cognitif d’origine vasculaire. Les participants ont été répartis aléatoirement entre deux groupes : 6 mois d’EA ou soins standards (groupe contrôle). Dans un sous-groupe de participants, l’imagerie par résonance magnétique a été utilisée pour quantifier le volume affecté par la HMB. Un modèle d’analyse de la covariance a permis de mettre en évidence une interaction sexe x groupe significative (p = 0,03). En effet, les femmes du groupe EA ont démontré une plus grande progression de l’hyperintensité de la matière blanche que les femmes du groupe contrôle (p = 0,05) pendant la durée de cette étude (6 mois). Chez les hommes, aucune différence n’a été observée entre les deux groupes (p = 0,31). Dans le groupe EA, les hommes ont montré une progression significativement moindre de la HMB, comparativement aux femmes (p = 0,01) après 6 mois. Ainsi, les effets de l’EA sur la progression de la HMB pourraient varier selon le sexe, et l’EA pourrait freiner la progression de la HMB chez les hommes, mais non chez les femmes.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».