The neuroprotective effects of long-term exercise training in older adults: A look at world-ranking elite Masters athletes
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment has become one of the main threats to health and well-being among the 7% of Canadians who are 75 years and older. Physical activity (PA) has been associated with improved cognitive function or reduced decline in the elderly, yet little is known about the neuroprotective effects of PA in elite older aged athletes (Master’s athletes, MA). This study: (i) examined the association between physical fitness (VO2max) and cognitive function (attention, memory, learning, processing speed) generally and (ii) compared mean cognitive function between world-ranking elite elderly (≥75 years of age) MA (n = 15) and age-sex-matched inactive controls (n = 14). Based on Pearson correlation coefficients, fitness was associated with verbal learning and memory (r = .37 to .51, p < .05) assessed using the Rey Auditory Verbal Learning Test (RAVLT) and Mini Mental State Exam (MMSE). Verbal fluency (assessed using phonemic and semantic tests), attention/processing speed (assessed using Trail Making Tests (TMT)), and executive function (assessed using Digits Forward and Backward tests, and the Modified Wisconsin Card Sorting Test (M-WCST)) were not significantly associated with fitness. MA were significantly better on verbal learning and memory tasks (RAVLT: t(1,28) = 2.99 to 3.62; MMSE: t(1,28) = 3.03) and faster on processing speed tasks (TMT: t(1,28) = -2.09). Based on these findings, MA may demonstrate a profile that is protective of cognitive decline in areas of verbal learning, memory, and attention/processing speed.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».