Resistance exercise improves cognitive and brain health in overweight older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Approximately 50% of Canadian older adults over the age of 60 are overweight or obese (based on body mass index; BMI). Individuals with high BMI (≥25) often experience cognitive and brain deficits (e.g., impaired memory, cortical atrophy, reduced neural activation), and are at high risk of dementia. One promising lifestyle intervention that may improve these deficits is exercise. For example, 6 months of aerobic training has been found to improve cognitive and brain function in overweight older adults, however studies examining whether resistance training (RT) can produce comparable results in this population is limited. Method We conducted a 6‐month, thrice‐weekly randomized controlled trial of RT in overweight older adults. Twenty‐four participants aged 60‐80 (sedentary; BMI ≥25) were randomized into one of two groups: 1) progressive resistance (weight) training, or 2) balance and tone (BAT; control; stretching exercises). At pre‐ and post‐intervention (0 and 6 months, respectively), we measured associative memory performance during functional MRI, and obtained high resolution T1 weighted structural images from a 3T scanner. Result Six months of RT showed significant improvements in memory performance (6.38% reduced error rate) compared to BAT. Similarly, structural imaging showed increased hippocampal volume for RT (+0.04%) as well as increased percent signal change (neural activation) in memory‐related brain regions of interest, including the hippocampus, parahippocampal gyrus, lingual gyrus, and medial temporal gyrus, suggesting improved functional brain health overtime. Conclusion Overall, our findings offer a feasible, cost‐efficient lifestyle intervention strategy to improve cognitive and brain health in overweight 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».