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Enregistrement W4294840800 · doi:10.1249/01.mss.0000882540.43037.03

Sex Differences In The Relationships Among Grey Matter Volume, Physical Activity And Obesity In Aging

2022· article· en· W4294840800 sur OpenAlexaff
Brittany Intzandt, Safa Sanami, Julia Huck, Rick Hoge, Claudine Gauthier, Louis Bherer

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Perception and Purchasing Behavior
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrey matterVolume (thermodynamics)Physical activityObesityPsychologyDemographyMedicinePhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePhysicsSociologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SYNOPSIS: In aging, those with obesity have worsened structural integrity compared to lean. Conversely, those with greater physical activity levels (PA) have enhanced cerebral structure. Thus, the protective effects of PA could alleviate the negatives of obesity. As there are known sex differences in structural integrity, the relationships between obesity and PA were investigated separately by sex. We identified that females with higher PA, regardless of obesity, had enhanced grey matter volume (GMV), whereas overweight males with higher PA had higher GMV compared to lower PA overweight. PURPOSE: to identify potential sex differences in the relationships among physical activity and fitness, obesity and GMV in aging. METHODS: Two unique datasets were combined; 226 females (62.8 yo ± 4.8) and 88 (63.2 yo ± 4.7) males participated in this study. Participants underwent a 3 T Magnetic resonance imaging scan, with a T1-weighted acquisition to quantify GMV. Height and weight was measured to calculate body mass index (BMI). Fitness was measured for study 1 with a VO2peak test (referred to as PA here), whereas study 2 was a PA questionnaire used to quantify weekly total Metabolic Equivalents. For each study, BMI and PA outcomes were converted to sex-specific z-scores. PA was median-split into high PA and low PA groups, and each sex groups was separated into: i) lean; ii) high PA overweight; and iii) low PA overweight. RESULTS: Females with high compared to low PA demonstrated increased GMV in frontal, temporal and hippocampal regions (all p’s < 0.05). No differences between lean, and high and low Fitness/PA overweight groups (p > 0.05) were found in females. Males showed no significant difference in GMV between PA level (p > 0.05). However, lean males had higher GMV than high and low PA overweight, and overweight high PA males had greater GMV than overweight low PA males in frontal, parietal, and temporal regions (p < 0.05). CONCLUSION: Sex-specific relationships among GMV, PA and obesity were revealed. Thus, suggesting enhanced GMV occurs in lean males, yet in those who are overweight, having greater PA levels is seemingly able to alleviate the effects of obesity on the brain. Future work should include other imaging parameters, such as perfusion, to identify if these differences are co-occurring in the same GMV regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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