Can exercise benefit cerebral white matter myelin? Findings from a 12‐month randomized controlled trial in older adults with vascular cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Cerebral small vessel disease is a major underlying cause of subcortical ischemic vascular cognitive impairment (SIVCI). Myelin loss is a feature of cerebral small vessel disease, which may underly cognitive and functional decline in older adults living with SIVCI. Resistance training (RT) is a form of exercise associated with slower progression of white matter lesions, a cerebral small vessel disease marker. However, it remains to be determined whether RT can counteract myelin loss in individuals living with SIVCI. Thus, we examined the impact of a 12‐month, twice‐weekly progressive RT program on myelin content in those with SIVCI. Method This was a sub‐study of a 12‐month single‐blinded, randomized controlled trial. Participants (n = 91) were randomized to RT or an active control group (balance and tone exercises [BAT]). Study eligibility included: 1) age 55 years and older; 2) magnetic resonance imaging (MRI) evidence of cerebral small vessel disease; 3) mild cognitive impairment; and 4) the absence of dementia. Myelin was measured using a multi‐echo gradient and spin echo T2 relaxation MRI sequence, indexed as myelin water fraction (MWF). Differences between groups at 12 months were assessed via analysis of covariance adjusting for baseline MWF and estimated intracranial volume. MWF data from fifteen white matter tracts were analyzed. Post‐hoc regressions were conducted to determine if changes in MWF were associated with changes in mobility measured with the Short Physical Performance Battery (SPPB). Result Seventy‐three participants (RT = 36) aged 74.1 (SD = 5.7), 64% females with high‐quality MRI data were included in the analyses. At 12 months, RT showed lower MWF levels compared with BAT in the genu of the corpus callosum (estimated mean difference [RT – BAT]: ‐0.610, 95% CI: ‐1.041 to ‐0.178, p = 0.006), fornix (‐0.883, 95% CI: ‐1.570 to ‐0.197, p = 0.012), and combined white matter tracts (‐0.326, 95% CI: ‐0.643 to ‐0.009, p = 0.044). Changes in MWF in the combined white matter tracs were positively associated with changes in SPPB (Unstandardized B = 0.124, SE = 0.061, p = 0.047). Conclusion Contrary to our expectations, 12 months of balance and tone exercises, but not RT, showed positive changes in myelin. These improvements may result in better mobility in older adults with SIVCI.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».