Brain Vitalization Gymnastics Improved Cognitive Function Marked by Increased BDNF, Decreased Serum Interleukin-6 and Decreased S-100β Expression among Elderly in West Denpasar Primary Health Clinic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain vitalisation gymnastics (BVG) is a form of physical exercise which attempts to synchronise bodily movements with cognition within the same time frame. AIM: This study aims to prove BVG can improve cognitive function among the elderly. METHODS: The impact of BVG was evaluated as opposed to elderly gymnastics (regarded as a control group) for a 4-week study period. Outcomes measured were improvements of cognitive function assessed by MoCA-Ina questionnaire, as well as the difference in serum levels of BDNF, IL-6, and S100β. An experimental pretest-posttest control design was applied to evaluate BDNF and IL-6 levels, while the post-test only designed to evaluate S100β levels. Parametric data were tested for normality before being proceeded into either parametric (independent student' t) or non-parametric (Mann Whitney) test. RESULTS: BVG significantly improved cognitive function better than elderly gymnastics with MoCA-Ina score of 1.53 ± 1.58 dan 0.11 ± 2.54, respectively (p ≤ 0.047). BVG group also had increased BDNF levels when compared with control (-6020.58 ± 7857.22 dan 0.11 ± 2.54; p = 0.027). Whereas BVG had lower IL-6 levels as opposed to the control group (median pre-test IL-6: 2212, median post-test IL-6: 3197.50; p = 0.004). Meanwhile, S100β levels were found lower among BVG when compared with the control group, although statistically insignificant (p = 0.40). CONCLUSION: BVG programme for 4 weeks improved: (1) brain plasticity as shown by increased serum BDNF and S100β levels (although the latter was statistically not-significant), as well as marked decrease of IL-6 levels, (2) cognitive function as proven by an increase of MoCA-Ina score when compared with elderly gymnastics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».