Resting-state Functional Connectivity of the Motor and Cognitive Areas is Preserved in Masters Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Aging is characterized by a decline in physical and cognitive functions, often resulting in decreased quality of life. Physical activity has been suggested to potentially slow down various aspects of the aging process, a theory that has been supported by studies of Masters Athletes (MA). For example, MA usually have better cognitive and physical functions than age-matched sedentary and healthy older adults (OA), making them a valuable model to gain insights into mechanisms that promote physical and cognitive function with aging. The purpose of this study was to identify differences in resting-state functional connectivity (rs-FC) of motor and cognitive regions between MA and OA and determine if these differences in the resting brain are associated with differences in cognitive and physical performance between groups. Fifteen MA (9 males) and 12 age-matched OA (six males) were included. rs-FC images were compared to identify significant between-groups differences in brain connectivity. There was higher connectivity between the cognitive and motor networks for the OA group, whereas the MA group had stronger connectivity between different regions within the same network, both for the cognitive and the motor networks. These results are in line with the literature suggesting that aging reduces the segregation between functional networks and causes regions within the same network to be less strongly connected. High-level physical activity practiced by the MA most likely contributes to attenuating aging-related changes in brain functional connectivity, preserving clearer boundaries between different functional networks, which may ultimately favor maintenance of efficient cognitive and sensorimotor processing.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».