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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 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 ».