The Beneficial Effect of Physical Exercise on Cognitive Function in a Non-dementia Aging Chinese Population
Notice bibliographique
Résumé
Numerous observational studies have shown that physical exercise promotes cognition in the elderly, however, the results from randomized clinical trials (RCTs) are ambiguous. In addition, potential benefits of exercise in an elderly Chinese population have not been comprehensively addressed. In this study, an investigation was launched which focused on the relationship between physical exercise and cognitive function, blood lipid profiles and brain anatomy in a non-dementia aging Chinese population. A total of 2074 non-dementia elderly subjects were included (self-selected exercise n=1372; self-selected non-exercise n=702). Amongst the subjects, 689 volunteered to receive blood lipid tests, 141 undergo brain magnetic resonance imaging (MRI), and 1399 receive a 1 year cognitive evaluation follow-up. The Beijing version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the Mini-Mental States Examination (MMSE) were used to assess cognitive function. A significant difference in cognitive function was observed at the baseline and during the one-year follow-up between the self-selected exercise and self-selected non-exercise groups, however, no significant differences in blood lipids and brain anatomy was evident. Physical exercise has a beneficial effect on cognition, particularly visuospatial function, and decreases the risk of dementia in a Chinese aging cohort.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».