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Enregistrement W4393032338 · doi:10.1101/2024.03.20.24302631

Brief Physical Activity Selectively Modulates the Performance of Serial Subtract 7 in Young Adults – A Wearable Sensor-based, Randomized, Control Study

2024· preprint· en· W4393032338 sur OpenAlexafffund
Xin Ran Chu, Tanmoy Newaz, Elbert Tom, Allison Yang, Taylor Chomiak, Bin Hu

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésWearable computerControl (management)Randomized controlled trialComputer sciencePsychologyEmbedded systemMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract OBJECTIVE This study explores the effects of physical activities on cognitive performance in healthy subjects, specifically evaluating Serial Subtract 7 Test (SST) performance during a cognitive-stepping dual task influenced by the 6-Minute Walking Test (6MWT) with and without music. METHODS A controlled experiment was conducted using the Ambulosono device to standardize walking exercises. 54 high school students participated, undergoing the 6MWT in different scenarios: Verbal 6-Minute Walking Test (6MWT) or Music-Guided Walking (MU). Final data from 43 students was used in the analysis. The SST measured cognitive changes in both single-task and dual-task conditions. RESULTS The 6MWT significantly enhanced cognitive performance in both single and dual-task conditions. However, the addition of music did not show a substantial improvement in cognitive performance. The findings indicated the positive impact of 6MWT on cognitive abilities, irrespective of musical accompaniment. CONCLUSIONS This research contributes to the understanding of how physical exercises can modulate cognitive functions in healthy individuals. It highlights the potential of 6MWT in enhancing cognitive performance, suggesting further exploration into the role of physical activity in cognitive 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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