Resistance training improves white matter structural connectivity in older adults at‐risk for cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Diabetes is a global health concern that impacts 415 million people worldwide. Individuals who are at‐risk for diabetes (characterized by high blood glucose and/or being overweight) have white matter atrophy, decreased cognitive function, and an increased risk of Alzheimer’s disease (AD). Recently, resistance training (RT) has been shown to lower white matter atrophy and white matter lesion volume. However, investigating changes in white matter tracts is complex, hence previous findings remain inconclusive. Diffusion tensor imaging (DTI) serves as a highly sensitive tool that enables visualization and characterization of white matter tracts and has the potential to combat this complexity. The study aimed to measure the effects of RT on structural connectivity in older adults at‐risk for cognitive decline using DTI. Method We conducted a 6‐month, thrice‐weekly randomized controlled trial. Twenty‐four participants (aged 60‐80 years, sedentary; body mass index ≥25) were randomized into one of two groups: 1) progressive resistance (weight) training (RT), or 2) balance and tone (BAT; control group). High resolution DTI images were obtained using a 3T Siemens MRI scanner at both baseline and endpoint for 17 (RT:11, BAT:6) participants. Images were analyzed using FSL’s tract based spatial statistics (TBSS) to evaluate structural connectivity between groups based on fractional anisotropy (FA), a measure reflecting fiber density, axonal diameter, and myelination in white matter tracts. Results Six months of RT led to higher FA values in the splenium of the corpus callosum, right posterior thalamic radiation, right and left superior corona radiata (+0.56%, +0.90%, +0.64% and +0.66%, respectively) compared to BAT (+0.16%, ‐0.72%, ‐0.28% and ‐0.24%). Conclusion These findings suggest that RT is associated with improvements in WM fiber microstructural integrity related to motor functions and visual short term memory capacity (vSTM). Thus, resistance training may be a promising intervention for patients with AD as the literature suggests that motor function deficits and vSTM dysfunction are early markers of AD pathology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».