The independent associations of physical activity and sleep with neural activity during an inhibitory task: cross‐sectional results from the <scp>MONITOR‐OA</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
Sleep and physical activity (PA) are important for the maintenance of executive functions. Whether these lifestyle factors independently contribute to associated neural correlates of executive functions is unknown. We therefore investigated the independent associations of PA and sleep with neural activity during executive performance using task-based functional magnetic resonance imaging (fMRI). Baseline data from a subset of participants (n = 29) enrolled in a randomised trial were used for this cross-sectional analysis. We measured PA, sleep duration and efficiency for 7 days using the SenseWear Mini and examined neural activity underlying response inhibition using the Go/NoGo executive performance task. Brain activation patterns during the NoGo condition were contrasted to activation patterns during the Go condition (i.e., NoGo-Go). We constructed two separate models (controlling for age, sex, and education) to examine the independent associations of (i) PA and sleep duration; and (ii) PA and sleep efficiency with brain activation. Significant clusters were corrected for multiple comparisons (p < 0.05) to determine region-specific activation patterns. The mean (SD) participant age was 61 (9) years, and 79% were female. PA was independently associated with greater task-related blood-oxygen-level dependent (BOLD) signal activity in the left cingulate gyrus; longer sleep duration was independently associated with greater BOLD signal activity in the left putamen. Higher sleep efficiency was independently associated with increased BOLD signal activity in the left hippocampus. PA, sleep duration, and efficiency are each independently associated with greater neural activity underlying response inhibition, which further illustrates that PA and sleep are each uniquely important for brain health.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».