A pilot study of the impact of an exercise intervention on brain structure, cognition, and psychosocial symptoms in individuals with relapsing-remitting multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite pharmacological treatment, many individuals with multiple sclerosis (MS) continue to experience symptoms and medication side effects. Exercise holds promise for MS, but changes in brain structure following exercise have not been thoroughly investigated, and important cognitive and psychosocial variables are rarely primary outcomes. The aim of this pilot study was to investigate whether a 12-week exercise intervention would improve white matter integrity in the brain, or cognition, symptoms of fatigue, and depressed mood for individuals with relapsing-remitting MS (RRMS). METHOD: Thirteen participants completed 12 weeks of speeded walking. Baseline and post-intervention testing included 3T diffusion tensor imaging (DTI) to assess white matter and neuropsychological testing to assess cognition, fatigue, and mood. Image pre-processing and analyses were performed in functional magnetic resonance imaging of the Brain Software Library. RESULTS: Post-intervention, there were no significant changes in white matter compared to baseline. Post-intervention, individuals with RRMS performed significantly better on the Symbol Digit Modalities Test (SDMT), reported fewer perceived memory problems, and endorsed less fatigue. Performance was not significantly different on Trails or Digit Span, and there were no significant changes in reports of mood. CONCLUSION: Although 12 weeks of speeded walking did not improve white matter integrity, exercise may hold promise for managing some symptoms of RRMS in the context of this study population.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».