Cerebral blood flow and cerebrovascular reactivity are modified by maturational stage and exercise training status during youth
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global cerebral blood flow (gCBF) and cerebrovascular reactivity to hypercapnia () are modulated by gonadal hormone activity, while insulin‐like growth factor 1 facilitates exercise‐mediated cerebral angiogenesis in adults. Whether critical periods of heightened hormonal and neural development during puberty represent an opportunity to further enhance gCBF and is currently unknown. Therefore, we used duplex ultrasound to assess gCBF and in n = 128 adolescents characterised as endurance‐exercise trained (males: n = 30, females: n = 36) or untrained (males: n = 29, females: n = 33). Participants were further categorised as pre‐ (males: n = 35, females: n = 33) or post‐ (males: n = 24, females: n = 36) peak height velocity (PHV) to determine pubertal or ‘maturity’ status. Three‐factor ANOVA was used to identify main and interaction effects of maturity status, biological sex and training status on gCBF and . Data are reported as group means (SD). Pre‐PHV youth demonstrated elevated gCBF and slower mean response times than post‐PHV counterparts (both: P ≤ 0.001). gCBF was only elevated in post‐PHV trained males when compared to untrained counterparts (634 (43) vs. 578 (46) ml min −1 ; P = 0.007). However, mean response time was faster in pre‐ (72 (20) vs. 95 (29) s; P ≤ 0.001), but not post‐PHV ( P = 0.721) trained youth when compared to untrained counterparts. Cardiorespiratory fitness was associated with gCBF in post‐PHV youth ( r 2 = 0.19; P ≤ 0.001) and mean response time in pre‐PHV youth ( r 2 = 0.13; P = 0.014). Higher cardiorespiratory fitness during adolescence can elevate gCBF while exercise training during childhood primes the development of cerebrovascular function, highlighting the importance of exercise training during the early stages of life in shaping the cerebrovascular phenotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».