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Enregistrement W4393281190 · doi:10.1016/j.neuroscience.2024.03.024

Resting-state Functional Connectivity of the Motor and Cognitive Areas is Preserved in Masters Athletes

2024· article· en· W4393281190 sur OpenAlexafffund
Alexandra Potvin‐Desrochers, Alisha Atri, Julien Clouette, Russell T. Hepple, Tanja Taivassalo, Caroline Paquette

Notice bibliographique

RevueNeuroscience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityCentre for Interdisciplinary Research in RehabilitationCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesJewish Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAthletesFunctional connectivityResting state fMRIPsychologyCognitionNeuroscienceCognitive psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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