S18. THE RELATIONSHIP BETWEEN PHYSICAL ACTIVITY, CLINICAL AND COGNITIVE CHARACTERISTICS AND BDNF MRNA LEVELS IN PATIENTS WITH SEVERE MENTAL DISORDERS
Notice bibliographique
Résumé
Here we aimed to clarify the association of physical activity with cognitive function and current mood in severe mental disorders in the most extensive sample to date. Secondly, we aimed to investigate the relationship between physical activity and BDNF mRNA levels. Three hundred and six patients with a DSM-IV Schizophrenia (SZ) or Bipolar Disorder spectrum (BD) diagnosis were included. Diagnostic assessment was undertaken using the Structured Clinical Interview for DSM-IV. Depressive symptomatology was measured using the Inventory of Depressive Symptoms (IDS-C) and the Calgary Depression Scale for Schizophrenia (CDSS). All patients underwent neuropsychological assessment. Physical activity was measured as hours spent on any regular physical activity (≥ or ˂ 90 min) per week, and as a continuous variable. BDNF mRNA was measured in plasma using standardized procedures. Patients with ≥90 min of physical activity per week had fewer depressive symptoms (p˂0.001, Cohen’s d=0.48) and performed significantly better on working memory (p˂0.001, d=0.44) and executive functioning tasks (p˂0.001, d=0.50) compared to the ˂90 min group. BDNF mRNA was positively associated with physical activity (p=0.046) and cognitive functioning (p=0.037). Similar findings were observed when analyzing physical activity as a continuous variable. Our study suggests a positive association between self-reported physical activity, cognitive function and mood in severe mental disorders. Moreover, our study is the first to show a positive association between higher BDNF mRNA levels measured in plasma and physical activity, as well as a positive association between BDNF mRNA levels in plasma and cognitive functioning.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».