Personalising exercise recommendations for healthy cognition and mobility in aging: time to address sex and gender (Part 1)
Notice bibliographique
Résumé
Impaired cognition and mobility are common in older adults and they often coexist due to shared pathophysiology.1 Worldwide, one new case of dementia is detected every 3 s.2 Exercise improves cognitive function and reduces the risk of mobility disability and falls.3–5Leaders in physical activity and exercise research are aiming to delineate what (e.g., type, duration, frequency and intensity) exercise should be recommended and when (e.g., midlife versus late life) it is best done for promoting cognitive and mobility outcomes in healthy individuals and in those at risk for cognitive impairment. Two other key questions are how (e.g., neurotrophic factors, cardiovascular fitness) and for whom (e.g., biological sex, gender) does exercise benefit cognition and mobility. Understanding mediators (i.e., how) could help maximise gains by enhancing intervention elements that impact key mechanisms at lower cost and/or risk. Identifying moderators (e.g., who, when)—factors that either attenuate or amplify the effects of exercise—will enable precise recommendations for individuals with similar characteristics (i.e., subgroups).In this two-part editorial series, we focus on for whom factors that may moderate the effect of exercise on cognitive function and mobility outcomes. In Part 1, we focus on biological sex and gender. Biological sex is defined as the genetics, gonadal hormones and phenotype resulting from XX versus XY chromosomes. Gender refers to the social, environmental, cultural and behavioural factors that influence individual actions and experiences. In Part 2, …
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,008 |
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 ».