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Enregistrement W4390192240 · doi:10.1002/alz.080474

Aerobic exercise and volumetric change in the human hippocampus: A meta‐analysis of randomized controlled trials in healthy older individuals

2023· article· en· W4390192240 sur OpenAlexaff
Guilherme Moraes Balbim, Nárlon Cássio Boa Sorte Silva, Lisanne F. ten Brinke, Ryan S. Falck, Tibor Hortobágyi, Urs Granacher, Kirk I. Erickson, Rebeca Hernández‐Gamboa, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisCardiorespiratory fitnessRandomized controlled trialMedicineAerobic exerciseHippocampal formationNeuropsychologyPhysical therapyStrictly standardized mean differenceInternal medicinePsychological interventionAnalysis of variancePsychologyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There is promising, albeit equivocal, evidence that aerobic exercise training (AET) increases human hippocampal volume. The evidence is unclear, as recent randomized controlled trials (RCTs) have failed to replicate AET’s previously reported favorable effects on hippocampal volume in cognitively unimpaired older individuals. We thus conducted a meta‐analysis of RCTs investigating the effects of AET on hippocampal volume and cardiorespiratory fitness (CRF) in cognitively unimpaired, healthy older individuals. Method A meta‐analysis of RCTs that delivered AET interventions to older individuals. Inclusion criteria were: 1) cognitively unimpaired, healthy individuals aged ≥ 50; 2) AET intervention delivered for at least four weeks; 3) at least one intervention group and one control group; 4) reported data of the effects of AET on hippocampal volume. Two authors independently screened titles, abstracts, and full texts, performed data extraction and methodological quality assessment of included studies. We performed meta‐analyses with random‐effects robust variance estimation models and meta‐regression analyses to test associations between changes in CRF and hippocampal volume. The primary outcome was changes in hippocampal volume, and the secondary outcome was changes in CRF. Result Eight parent trials and one secondary outcome article were eligible. The meta‐analytic summary of 17 effect sizes indicated no significant effects of AET on hippocampal volume (SMD = 0.10, 95%CI ‐0.01 to 0.21, p = 0.073). Meta‐analysis of nine studies and effect sizes showed that AET moderately improved cardiorespiratory fitness (SMD = 0.30, 95%CI 0.12 to 0.48, p = 0.005). Improvement in CRF was not statistically associated with changes in hippocampal volume ( b SE = 0.05, SE = 0.51, p = 0.923). Methodological quality was poor in one, fair in three, good in four, and excellent in one trial. Conclusion AET did not show robust effects on hippocampal volume in cognitively unimpaired, healthy older individuals. Since AET significantly improved CRF, a lack of training fidelity is unlikely to explain our findings. The biologically still plausible favorable effects of AET on hippocampal volume in cognitively unimpaired older individuals might be masked by methodological weaknesses and the inclusion of only nine studies. Future studies need to address: the lack of harmonization of hippocampus quantification methods and insufficient power to detect meaningful changes in hippocampal volume across studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,040
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,110
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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