The impact of aerobic and resistance training intensity on markers of neuroplasticity in health and disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effects of low- vs. high-intensity aerobic and resistance training on motor and cognitive function, brain activation, brain structure, and neurochemical markers of neuroplasticity and the association thereof in healthy young and older adults and in patients with multiple sclerosis, Parkinson's disease, and stroke. DESIGN: Systematic review and robust variance estimation meta-analysis with meta-regression. DATA SOURCES: Systematic search of MEDLINE, Web of Science, and CINAHL databases. RESULTS: Fifty studies with 60 intervention arms and 2283 in-analyses participants were included. Due to the low number of studies, the three patient groups were combined and analyzed as a single group. Overall, low- (g=0.19, p = 0.024) and high-intensity exercise (g=0.40, p = 0.001) improved neuroplasticity. Exercise intensity scaled with neuroplasticity only in healthy young adults but not in healthy older adults or patient groups. Exercise-induced improvements in neuroplasticity were associated with changes in motor but not cognitive outcomes. CONCLUSION: Exercise intensity is an important variable to dose and individualize the exercise stimulus for healthy young individuals but not necessarily for healthy older adults and neurological patients. This conclusion warrants caution because studies are needed that directly compare the effects of low- vs. high-intensity exercise on neuroplasticity to determine if such changes are mechanistically and incrementally linked to improved cognition and motor function.
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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 | 0,011 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».