Cardiorespiratory fitness and prefrontal cortex oxygenation during Stroop task in older males
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The aim of the current study was to assess whether executive function and prefrontal oxygenation are dependent on fitness level and age in older adults. METHODS: Twenty-four healthy males aged between 55 and 69 years old were recruited for this study. They were stratified by age, leading to the creation of two groups: 55-60 years old and 61-69 years old. A median split based on CRF created higher- and lower-fit categories of participants. Cerebral oxygenation was assessed using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) during a computerized Stroop task. Accuracy (% of correct responses) and reaction times (ms) were used as behavioural indicators of cognitive performances. Changes in oxygenated (∆[HbO2]) and deoxygenated (∆[HHb]) hemoglobin were measured to capture neural changes. Repeated measures ANOVAs (CRF × Age × Stroop conditions) were performed to test the null hypothesis of an absence of interaction between CRF, Age and executive performance. RESULTS: We also found an interaction between CRF and age on reaction times (p = .001), in which higher fitness levels were related to faster reaction times in the 61-69 year olds but not in the 55-60 year olds. Regarding ΔHHb, the ANOVA revealed a main effect of CRF in the right PFC (p = .04), in which higher-fit participants had a greater Δ[HHb] than the lower-fit (d = 1.5). We also found fitness by age interaction for Δ[HHb] in the right PFC (p = .04). CONCLUSION: Our results support the positive association of CRF on cerebral oxygenation and Stroop performance in healthy older males. They indicated that high-fit individuals performed better in the 61-69 year olds group, but not in the 55-60 years old group. We also observed a greater PFC oxygenation change (as measured by Δ[HHb]) in the high-fit individuals.
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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 | 0,000 |
| 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 ».