Resistance exercise effects on hippocampus subfield volumes and biomarkers of neuroplasticity and neuroinflammation in older adults with low and high risk of mild cognitive impairment: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Physical exercise is suggested to promote hippocampal neuroplasticity by increasing circulating neurotrophic and anti-inflammatory factors. Our aim was to explore the interplay between the effect of progressive resistance exercise on blood biomarker levels, hippocampal neurometabolite levels and hippocampal volume in older adults with a low compared to a high risk of mild cognitive impairment (MCI). Seventy apparently healthy male/female older adults (aged 60–85 years old) were randomly allocated to a 12 week lower limb progressive resistance or no intervention, stratified for low (< 26/30) or high (≥ 26/30) Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score, indicating MCI risk. Outcome measures were blood levels of insulin-like growth factor-1 (IGF-1), interleukin-6 (IL-6) or kynurenine (KYN); hippocampal total and subfield volumes of the cornu ammonis 1 (CA1) and 4 (CA4), subiculum, presubiculum, and dentate gyrus measured with magnetic resonance imaging (MRI); and hippocampus neurometabolites including total N-acetylaspartate (NAA), myo-inositol (mIns), and total creatine (Cr) measured with proton magnetic resonance spectroscopy ( 1 H-MRS). We evaluated the intervention effect, cognitive status effect, their interaction and the bivariate relationship between exercise-induced changes between the outcome measures. Higher kynurenine levels (p = 0.015) and lower subiculum volumes (p = 0.043) were found in older adults with high MCI risk compared to older adults with low MCI risk. Exercise-induced CA1 volume changes were negatively correlated with hippocampal tNAA/mIns level changes (r = -0.605, p = 0.006). This study provides valuable insight in the multifactorial processes related to resistance training in older adults with low or high MCI risk.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».