Physical Activity Level Moderates the Association Between Response Inhibition and Anterior Cingulate Cortex Volume in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Aging is generally associated with a decline in executive function, a cognitive domain that is critical to functional independence. Response inhibition is an executive process that contributes to anticipation, planning, and goal setting. The anterior cingulate cortex (ACC) is a key brain structure that supports response inhibition and shows gray matter loss with age. Evidence suggests that both response inhibition performance and the Anterior Cingulate Cortex (ACC) are responsive to exercise training. Whether physical activity moderates the relationship between response inhibition and the ACC in older adults is unknown. Method A cross‐sectional analysis of a subset of community‐dwelling older adults enrolled in a 3‐arm, 8‐week proof of concept randomized control trial of computerized cognitive training, with or without exercise, who completed T1 magnetic resonance imaging (MRI) at baseline. Of the 68 MRI participants, 11 were removed from this analysis due to poor scan quality. Response inhibition was measured using the Flanker Task from the NIH Toolbox Cognitive Battery. Participants were split into either a high or low physical activity groups determined by their median Physical Activity Scale for the Elderly (PASE) score. Caudal and rostral ACC volumes were segmented and quantified using FreeSurfer. To assess for moderation, we performed linear regressions with age‐adjusted Flanker Task score as the dependent variable, and ACC volume, high/low PASE, and the interaction of ACC volume * high/low PASE as independent variables. Result Physical activity level significantly moderated the association between left caudal anterior cingulate cortex (LCACC) volume and age‐adjusted Flanker Task score, (β = –6.428, t(53) = ‐2.075, p < .05). Among those with low physical activity levels (n = 30), greater LCACC volume was associated with better response inhibition (r = 0.44, p = .01) while there was no association among those with high physical activity levels (n = 27; r = ‐0.13; p = .52). Conclusion Higher physical activity may mitigate the negative effects of age‐related gray matter loss in the ACC on response inhibition performance in community‐dwelling older adults.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».