Vigorous, regular physical exercise may slow disease progression in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mild to moderate exercise may decrease Alzheimer's disease (AD) risk, but the effects of vigorous, regular physical exercise remain unclear. METHODS: Two patients with initial diagnoses of amnestic mild cognitive impairment (MCI) demonstrated positive AD biomarkers throughout 16 and 8 years of follow-up, with final diagnoses of mild AD and amnestic MCI, respectively. RESULTS: Patient 1 was diagnosed with amnestic MCI at age 64. Neuropsychological testing, magnetic resonance imaging (MRI), fluorodeoxyglucose-positron emission tomography (FDG-PET), amyloid imaging PET, and cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers during follow-ups remained consistent with AD. By age 80, progression was minimal with Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 26 of 30. Patient 2 was diagnosed with amnestic MCI at age 72. Neuropsychological testing, MRI, FDG-PET, and amyloid imaging PET during follow-ups remained consistent with AD. At age 80, MoCA was 27 of 30 with no clinical progression. Both patients regularly performed vigorous, regular exercise that increased after retirement/work reduction. DISCUSSION: Vigorous, regular exercise may slow disease progression in biomarker-positive amnestic MCI and mild AD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».