MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4390192435 · doi:10.1002/alz.077605

Cognitive and Exercise Training Improves Intraindividual Variability in Cognitive Performance in Older Adults: Secondary Findings of A Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4390192435 sur OpenAlexaff
Nárlon Cássio Boa Sorte Silva, Lisanne F. ten Brinke, Allison A. M. Bielak, Todd C. Handy, Teresa Liu‐Ambrose

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerobic exerciseCognitionRandomized controlled trialCognitive trainingPhysical therapyCoefficient of variationMedicineEffects of sleep deprivation on cognitive performanceConfidence intervalAudiologyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Increased intraindividual variability of cognitive performance is a marker of cognitive decline. Whether computerized cognitive training (CCT) and aerobic exercise counteracts cognitive decline by reducing intraindividual variability is unknown. We investigated the effects of CCT with or without aerobic exercise on reaction time intraindividual variability in older adults. Method This was a secondary analysis of an 8‐week randomized controlled trial. Older adults (aged 65‐85 years) were randomized to CCT alone (n = 41), CCT with aerobic exercise (n = 41), or an active control group (n = 42). The CCT group trained using the Fit Brains® platform 3×/week for 1 hour (plus 3×/week of home‐based training). The CCT with aerobic exercise group received 15 min of walking plus 45 min of Fit Brains® 3×/week (plus 3×/week of home‐based training). The control group received sham exercise and cognitive training (3×/week for 1 hour). We extracted reaction times from the Dimensional Change Card Sort Test, Flanker Inhibitory Control and Attention Test (Flanker), and Pattern Comparison Processing Speed Test (PACPS). Intraindividual variability was measured as residual intraindividual standard deviation (residual ISD) of raw reaction time latencies. Residual ISD is an unbiased measure of variability that accounts for within and between participant source of variation that could influence reaction time latencies. We also calculated reaction time intraindividual SD (raw‐score ISD) and intraindividual coefficient of variation (ICV). Result Compared with the control group, residual ISD improved in a processing speed task (PACPS) following CCT alone (mean difference [95% confidence interval]: ‐0.147 [‐0.230 to ‐0.065], p<0.001) and CCT with aerobic exercise (‐0.111 [‐0.195 to ‐0.027], p<0.01). Also, for processing speed, both CCT (‐0.173 [‐0.261 to ‐0.084], p<0.001) and CCT with aerobic exercise (‐0.122 [‐0.213 to ‐0.032], p<0.01) showed greater reduction in raw‐score ISD compared with controls, while only CCT reduced ICV for this task (‐0.108 [‐0.176 to ‐0.040], p<0.001). Inhibitory attention (Flanker) improved only after CCT with aerobic exercise (congruent = ‐0.128 [‐0.250 to ‐0.006], incongruent = ‐0.121 [‐0.237 to ‐0.005], both p<0.05). Conclusion A CCT program promoted cognitive health via reductions in intraindividual variability of cognitive performance and combining it with aerobic exercise resulted in broader benefits.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetDementia and Cognitive Impairment Research→Travaux en français237 207→