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Enregistrement W3103593486 · doi:10.3389/fpsyg.2020.608049

Associations Between Physical Fitness and Brain Structure in Young Adulthood

2020· article· en· W3103593486 sur OpenAlexaff
John R. Best, Elizabeth Dao, Ryan Churchill, Theodore D. Cosco

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Mental HealthNIH Blueprint for Neuroscience ResearchMcDonnell Center for Systems NeuroscienceNational Institutes of Health
Mots-clésFractional anisotropyPsychologyDiffusion MRIWhite matterPhysical fitnessConnectomeHuman Connectome ProjectBrain sizeMagnetic resonance imagingNeurosciencePhysical therapyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comprehensive analysis of associations between physical fitness and brain structure in young adulthood is lacking, and further, it is unclear the degree to which associations between physical fitness and brain health can be attributed to a common genetic pathway or to environmental factors that jointly influences physical fitness and brain health. This study examined genotype-confirmed monozygotic and dizygotic twins, along with non-twin full-siblings to estimate the contribution of genetic and environmental factors to variation within, and covariation between, physical fitness and brain structure. Participants were 1065 young adults between the ages of 22 and 36 from open-access Young Adult Human Connectome Project (YA-HCP). Physical fitness was assessed by submaximal endurance (two-minute walk test), grip strength, and body mass index. Brain structure was assessed using magnetic resonance imaging on a Siemens 3T customized ‘Connectome Skyra’ at Washington University in St. Louis, using a 32-channel Siemens head coil. Acquired T1-weighted images provided measures of cortical surface area and thickness, and subcortical volume following processing by the YA-HCP structural FreeSurfer pipeline. Diffusion weighted imaging was acquired to assess white matter tract integrity, as measured by fractional anisotropy, following processing by the YA-HCP diffusion pipeline and tensor fit. Following correction for multiple testing, body mass index was negatively associated with fractional anisotropy in various white matter regions of interest (all |z| statistics > 3.9) and positively associated with cortical thickness within the right superior parietal lobe (z statistic = 4.6). Performance-based measures of fitness (i.e., endurance and grip strength) were not associated with any structural neuroimaging markers. Behavioral genetic analysis suggested that heritability of white matter integrity varied by region, but consistently explained >50% of the phenotypic variation. Heritability of right superior parietal thickness was large (~75% variation). Heritability of body mass index was also fairly large (~60% variation). Generally, 1/2 to 2/3 of the correlation between brain structure and body mass index could be attributed to heritability effects. Overall, this study suggests that greater body mass index is associated with lower white matter integrity, which may be due to common genetic effects that impact body composition and white matter integrity.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,340 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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