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Enregistrement W4390198616 · doi:10.1002/alz.082016

Moderate to Vigorous Physical Activity Protects Deep Learning Derived Brain Volumes in 9637 Individuals

2023· article· en· W4390198616 sur OpenAlexaff
Cyrus A. Raji, Somayeh Meysami, Sam Hashemi, Saurabh Garg, Nasrin Akbari, Thanh D. Nguyen, Ahmed Gouda, Yosef Gavriel Chodakiewitz, S S London, David A. Merrill, Raj Attariwala

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensBC Hydro (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBrain sizePhysical activityCoronal planeMagnetic resonance imagingDementiaPhysical therapyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Regular physical activity has been linked to a reduced risk of dementia, while loss of brain volume as measured by MRI is a marker of neurodegeneration. However, it remains unclear whether engaging in moderate or vigorous physical activity has any positive impact on brain structure and potential neuroprotective effects. Method A total of 9637 healthy participants were scanned across four 1.5T MRI machines with a whole‐body MR imaging protocol. Brain sequences included isotropic MP‐RAGE. An ensemble of three Deep learning models corresponding to each axial, sagittal, and coronal views with FastSurfer architecture was trained on 134 participants aged 27‐66 segmented 96 brain regions. Partial correlations modeled moderate to vigorous physical activity, defined as sports, fitness and recreational activities that increased respiration and pulse rate for at least 10 continuous minutes, with brain volumes. Analyses controlled for age, sex, and total intracranial volume. Benjamini‐Hochberg False Discovery Rate of 5% accounted for multiple comparisons. Result Average age was 52.98 ± 13.06 years ranging from 11‐97 years with 52.5% biologically male. Overall, 7215 individuals (74.8%) reported moderate or vigorous physical activity on average 4.03 ± 3.48 days per week. Persons with vigorous activity were slightly older (mean age 54.3 versus 52.5 years) for non‐vigorous physical activity (p < .00001) and 54.8% men versus 45.2% women undertook moderate to vigorous physical activity compared to 45.4% men and 54.6% women. Fewer women engaged in moderate to vigorous physical activity compared to men (p = 9.92e‐16). Accounting for age, sex, and intracranial volume co‐variates and multiple comparisons, moderate to vigorous physical activity predicted larger volumes in multiple regions including: total gray matter volume (Partial R = 0.09, p = 2.59e‐18), total white matter volume (Partial R = 0.09, p = 4.21e‐19), hippocampus (Partial R = .098, p = 1.4e‐21), frontal cortex (Partial R = 0.08, p = 1.06e‐15), parietal lobes (Partial R = 0.055, p = 9.01e‐8), occipital lobe (Partial R = 0.071, p = 5.27e‐12). Whole brain volumes of gray matter and white matter were also larger with an increasing number of days engaged in moderate to vigorous physical activity (Partial R = 0.105, p = 6.31e‐25). Conclusion Engagement in moderate to vigorous physical activity was found to be associated with increased brain volumes, a metric of neural health.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeObservationnel
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
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