High-Intensity Interval Training Improves Cognitive Flexibility in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Regular aerobic exercise is associated with better executive function in older adults. It is unclear if high-intensity-interval-training (HIIT) elicits moderate-intensity continuous training (MICT) or resistance training (RT). We hypothesized that HIIT would augment executive function more than MICT and RT. Methods: Sixty-nine older adults (age: 68 ± 7 years) performed six weeks (three days/week) of HIIT (2 × 20 min bouts alternating between 15 s intervals at 100% of peak power output (PPO) and passive recovery (0% PPO); n = 24), MICT (34 min at 60% PPO; n = 19), or whole-body RT (eight exercise superior improvements in executive function of older adults than moderate-intensity-continuous-training, 2 × 10 repetitions; n = 26). Cardiorespiratory fitness (i.e., V˙O2max) and executive function were assessed before and after each intervention via a progressive maximal cycle ergometer protocol and the Stroop Task, respectively. Results: The V˙O2max findings revealed a significant group by time interaction (p = 0.001) in which all groups improved following training, but HIIT and MICT improved more than RT. From pre- to post-training, no interaction in the naming condition of the Stroop Task was observed (p > 0.10). However, interaction from pre- to post-training by group was observed, and only the HIIT group exhibited a faster reaction time (from 1250 ± 50 to 1100 ± 50 ms; p < 0.001) in switching (cognitive flexibility). Conclusion: Despite similar improvements in cardiorespiratory fitness, HIIT, but not MICT nor RT, enhanced cognitive flexibility in older adults. Exercise programs should consider using HIIT protocols in an effort to combat cognitive decline in older adults.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».