Functional Connectivity and Response Inhibition: A Secondary Analysis of an 8-Week Randomized Controlled Trial of Computerized Cognitive Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence suggests that computerized cognitive training (CCT) can improve cognitive function in older adults, particularly executive functions. However, the underlying mechanisms by which CCT may improve executive functions are not well established. OBJECTIVE: To determine: 1) inter-network functional connectivity correlates of changes in executive functions; and 2) the effect of CCT on these functional connectivity correlates. METHODS: This secondary analysis included a subset of 124 adults aged 65-85 years enrolled in an 8-week randomized controlled trial of CCT. Participants were randomized to either: 1) group-based CCT 3x/week for 1 hour plus 3x/week home-based training; 2) group-based CCT preceded by brisk walking (Ex+CCT) 3x/week for 1 hour plus 3x/week home-based training; or 3) group-based balanced and toned (BAT) classes 3x/week for 1 hour (control). At baseline and trial completion, 65 of the 124 participants completed resting-state functional magnetic resonance imaging and neuropsychological tests of executive functions, specifically the Stroop Colour-Word Test and Flanker Test. RESULTS: Improved performance on the Stroop Colour-Word Test and Flanker Test were associated with decreased correlation between the default mode network (DMN) and the fronto-parietal network (FPN) (p < 0.05). Compared with BAT, CCT alone significantly decreased correlation between the left dorsolateral prefrontal cortex and both the left and right medial temporal gyrus (-0.143, 95%CI [-0.256,-0.030], p = 0.014, and -0.123, 95%CI [-0.242,-0.004], p = 0.043, respectively). CONCLUSION: Decreased correlation between DMN and FPN, indicating less connection between these networks, may be an underlying mechanism by which CCT improves executive functions. Future studies are needed to replicate this finding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».