Neuromorphometric associations with mood, cognition, and self-reported exercise levels in epilepsy and healthy individuals
Notice bibliographique
Résumé
Regular physical activity may promote beneficial neuroplasticity, e.g., increased hippocampus volume. However, it is unclear whether self-reported physical exercise in leisure (PEL) levels are associated with the brain structure features demonstrated by exercise interventions. This pilot study investigated the relationship between PEL, mood, cognition, and neuromorphometry in patients with idiopathic generalized epilepsy (IGEs) compared to healthy controls (HCs). Seventeen IGEs and 19 age- and sex-matched HCs underwent magnetic resonance imaging (MRI) at 3T. The Baecke Questionnaire of Habitual Physical Activity, Profile of Mood States, and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) assessed PEL, mood, and cognition, respectively. Structural MRI data were analyzed by voxel- and surface-based morphometry. IGEs had significantly lower PEL (p < 0.001), poorer mood (p = 0.029), and lower MoCA scores (p = 0.027) than HCs. These group differences were associated with reduced volume, decreased gyrification, and altered surface topology (IGEs < HCs) in frontal, temporal and cerebellar regions involved in executive function, memory retrieval, and emotional regulation, respectively. These preliminary results support the notion that increased PEL may promote neuroplasticity in IGEs, thus emphasizing the role of physical activity in promoting brain health in people with epilepsy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».