Lower Physical Activity Modifies the Association between Perceived Fatigability and Executive Function but not Memory: The Study of Muscle, Mobility and Aging (SOMMA)
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT OBJECTIVE Emerging evidence shows that perceived fatigability—the quantification of vulnerability to fatigue in relation to specific intensity and duration of activities—may be associated with cognitive function. We sought to quantify associations with multiple domains of cognitive function and the role of physical activity (PA). METHODS SOMMA participants completed the Pittsburgh Fatigability Scale (PFS) Physical and Mental subscales (each range 0–50; higher scores=greater fatigability) and three cognitive function assessments [Digit Symbol Substitution Test (DSST), executive function; Montreal Cognitive Assessment (MoCA), general function; and California Verbal Learning Test (CVLT), memory]. Linear regression quantified associations cross-sectionally between each PFS subscale and cognitive assessment scores adjusting for covariates. Effect modification by volume and intensity of accelerometer-measured PA was assessed. RESULTS In 873 participants (59.2% women; age 76.3±5.0; 85% White), mean PFS Physical, Mental, and DSST scores were 15.8±8.7, 7.7±7.8, and 55.4±13.7. After adjustments, for each 4-point higher PFS Physical and 3-point higher PFS Mental, participants had nearly one fewer correct DSST items [β coefficient and 95% confidence interval for PFS Physical: -0.69 (-1.09, - 0.29); PFS Mental: -0.64 (-0.97, -0.30)]. Volume and intensity of PA modified the association of PFS Mental and DSST ( P interactions <0.01). All associations were strongest in those with the lowest volume and intensity of PA. PFS was not associated with MoCA or CVLT. DISCUSSION Greater perceived fatigability may be associated with poorer executive function, but not memory. Individuals with greater perceived fatigability, particularly those less active, might benefit from interventions that reduce fatigability and may beneficially influence cognitive function.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».