AEROBIC TRAINING, THE DEFAULT MODE NETWORK, AND COGNITION IN OLDER ADULTS WITH MILD VASCULAR COGNITIVE IMPAIRMENT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aerobic training has been shown to be effective at improving cognitive and brain outcomes in older adults with mild subcortical ischemic vascular cognitive impairment (SIVCI). However, uncertainty remains regarding the underlying neurobiological mechanisms by which exercise elicits these improvements in cognition. Increased aberrant functional connectivity of the default mode network has been highlighted as a factor contributing to cognitive decline in older adults with cognitive impairment. Greater connectivity of the DMN at rest is associated with poorer performance on attention-demanding tasks, indicative of a lack of ability to deactivate the network on task. Our previous work on a randomized controlled trial of participants with mild SIVCI, demonstrated that 6-months of thrice weekly aerobic training led to improved global cognitive function, as measured by Alzheimer’s disease Assessment Scale-Cognitive subscale (ADAS-Cog), compared with a health education program. Thus, we conducted secondary analyses to investigate whether these changes in global cognitive function were associated with changes in resting state DMN connectivity. A subsample of 21 participants underwent a resting state functional magnetic resonance imaging (fMRI) scan before and after trial completion. Change in resting state DMN connectivity was found to significantly predict change in ADAS-Cog score (β = -.442, p=.038) after controlling for age, intervention group, and baseline functional capacity (R2=.467, F(4,16)= 3.507, p=.031). These findings suggest that functional connectivity of the DMN may underlie changes in global cognitive function. Furthermore, aerobic exercise is a promising intervention by which to elicit these changes in older adults with mild SIVCI.
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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 | 0,002 |
| 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 ».