Resting State Functional Connectivity Predicts Future Changes in Sedentary Behavior
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Information about a person’s available energy resources is integrated in daily behavioral choices that weigh motor costs against expected rewards. It has been posited that humans have an innate attraction towards effort minimization and that executive control is required to overcome this prepotent disposition. With sedentary behaviors increasing at the cost of millions of dollars spent in health care and productivity losses due to physical inactivity-related deaths, understanding the predictors of sedentary behaviors will improve future intervention development and precision medicine approaches. In 64 healthy older adults participating in a 6-month aerobic exercise intervention, we use neuroimaging (resting state functional connectivity), baseline measures of executive function and accelerometer measures of time spent sedentary to predict future changes in objectively measured time spent sedentary in daily life. Using cross-validation and bootstrap resampling, our results demonstrate that functional connectivity between 1) the anterior cingulate cortex and the supplementary motor area and 2) the right anterior insula and the left temporoparietal/temporooccipital junction, predict changes in time spent sedentary, whereas baseline cognitive, behavioral and demographic measures do not. Previous research has shown activation in and between the anterior cingulate and supplementary motor area as well as in the right anterior insula during effort avoidance and tasks that integrate motor costs and reward benefits in effort-based decision making. Our results add important knowledge toward understanding mechanistic associations underlying complex sedentary behaviors.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».