Fitness Level Influences White Matter Microstructure in Postmenopausal Women
Notice bibliographique
Résumé
Aerobic exercise has both neuroprotective and neurorehabilitative benefits. However, the underlying mechanisms are not fully understood and need to be investigated, especially in postmenopausal women, who are at increased risk of age-related disorders such as Alzheimer's disease and stroke. To advance our understanding of the potential neurological benefits of aerobic exercise in aging women, we examined anatomical and functional responses that may differentiate women of varying cardiorespiratory fitness using neuroimaging and neurophysiology. A total of 35 healthy postmenopausal women were recruited (59 ± 3 years) and cardiorespiratory fitness estimated (22-70 mL/kg/min). Transcranial magnetic stimulation was used to assess -aminobutyric acid (GABA) and glutamate (Glu) receptor function in the primary motor cortex (M1), and magnetic resonance spectroscopy (MRS) was used to quantify GABA and Glu concentrations in M1. Magnetic resonance imaging was used to assess mean cortical thickness (MCT) of sensorimotor and frontal regions, while the microstructure of sensorimotor and other white matter tracts was evaluated through diffusion tensor imaging. Regression analysis revealed that higher fitness levels were associated with improved microstructure in pre-motor and sensory tracts, and the hippocampal cingulum. Fitness level was not associated with MCT, MRS, or neurophysiology measures. These data indicate that, in postmenopausal women, higher cardiorespiratory fitness is linked with preserved selective white matter microstructure, particularly in areas that influence sensorimotor control and memory.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».