Myelin and Physical Activity in Older Adults With Cerebral Small Vessel Disease and Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Myelin loss is a feature of cerebral small vessel disease (cSVD). Although physical activity levels may exert protective effects over cSVD pathology, its specific relationship with myelin content in people living with the cSVD is unknown. Thus, we investigated whether physical activity levels are associated with myelin in community-dwelling older adults with cSVD and mild cognitive impairment. METHODS: Cross-sectional data from 102 individuals with cSVD and mild cognitive impairment were analyzed (mean age [SD] = 74.7 years [5.5], 63.7% female). Myelin was measured using a magnetic resonance gradient and spin echo sequence. Physical activity was estimated using the Physical Activity Scale for the Elderly. Hierarchical regression models adjusting for total intracranial volume, age, sex, body mass index, and education were conducted to determine the associations between myelin content and physical activity. Significant models were further adjusted for white matter hyperintensity volume. RESULTS: In adjusted models, greater physical activity was linked to higher myelin content in the whole-brain white matter (R2change = .04, p = .048). Greater physical activity was also associated with myelin content in the sagittal stratum (R2change = .08, p = .004), anterior corona radiata (R2change = .04, p = .049), and genu of the corpus callosum (R2change = .05, p = .018). Adjusting for white matter hyperintensity volume did not change any of these associations. CONCLUSIONS: Physical activity may be a strategy to maintain myelin in older adults with cSVD and mild cognitive impairment. Future randomized controlled trials of exercise are needed to determine whether exercise increases myelin content.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».