The Impact of 6-Month Land versus Water Walking on Cerebrovascular Function in the Aging Brain
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To examine the hypothesis that exercise training induces adaptation in cerebrovascular function, we recruited 63 older adults (62 ± 7 yr, 46 females) to undertake 24 wk of either land walking or water walking, or participate in a nonexercise control group. This is the first multi-interventional study to perform a comprehensive assessment of cerebrovascular function in response to longer term (6-month) training interventions, including water-based exercise, in older healthy individuals. METHODS: Intracranial blood flow velocities (middle cerebral artery (MCAv) and posterior cerebral artery) were assessed at rest and in response to neurovascular coupling, hypercapnic reactivity, and cerebral autoregulation. RESULTS: We observed no change in resting MCAv in response to either training intervention (pre vs post, mean (95% confidence interval), land walking: 65 (59-70) to 63 (57-68) cm·s-1, P = 0.33; water walking: 63 (58-69) to 61 (55-67) cm·s-1, P = 0.92) compared with controls and no change in neurovascular coupling (land walking: P = 0.18, water walking: P = 0.17). There was a significant but modest improvement in autoregulatory normalized gain after the intervention in the water-walking compared with the land-walking group (P = 0.03). Hypercapnic MCAv reactivity was not different based on exercise group (land: P = 087, water: P = 0.83); however, when data were pooled from the exercise groups, increases in fitness were correlated with decreases in hypercapnic reactivity (r2 = 0.25, P = 0.003). CONCLUSIONS: Although exercise was not associated with systematic changes across multiple domains of cerebrovascular function, our data indicate that exercise may induce modest changes in autoregulation and CO2 reactivity. These findings should encourage further studies of the longer-term implications of exercise training on cerebrovascular health.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».