Characterising the relationship between mobility, cognition and brain structure in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
With a rapidly growing older population, understanding factors that contribute to healthy ageing is a public health priority – and one such factor is mobility. Using cognitive assessments and magnetic resonance imaging (MRI), this thesis aimed to characterise the associations between mobility and the ageing brain. First, a systematic review and meta-analysis of the literature was conducted to examine the relationship between different domains of cognition (memory, executive function and processing speed) and mobility (gait, balance and lower-extremity function). The reviewed evidence suggested that reduced mobility was correlated with lower cognitive function in older adults, although notable variability was observed between studies. To address the gaps identified by the review, I examined mobility-cognition associations in the Canadian Longitudinal Study on Ageing. Findings supported the hypothesis that poor mobility is associated with poor cognition, and indicated that this relationship is not domain-specific. In addition, I found that controlling for a variety of age-related confounders did not nullify the mobility-cognition association. Less is known about the neural correlates of poor mobility. To examine which brain structures are associated with mobility, voxel-based-morphometry and diffusion tensor imaging outcomes were correlated with mobility measures in a sample of older adults from the Whitehall II cohort. Our findings indicated that older adults with poor mobility tend to have lower grey matter volume and reduced white matter microstructure. Since mobility relates to brain structure and function, it is plausible that improving mobility may lead to cognitive and structural benefits. To test this, I examined the effects of a physical activity intervention in a sub-sample recruited from the Retirement in Action study. In a between-group comparison of change over 6-months, we did not find evidence that physical activity modified cognitive or MRI outcomes. The evidence presented in this thesis supports the hypothesis that mobility is positively associated with cognition and brain structure in healthy older adults. Contrary to predictions, however, we did not observe exercise-induced effects in brain structure or function.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».