The Effect of Computerized Cognitive Training, with and without Exercise, on Cortical Volume and Thickness and Its Association with Gait Speed in Older Adults: A Secondary Analysis of a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Slower walking is associated with changes in cortical volume and thickness. Computerized cognitive training (CCT) and exercise improve cortical volume and thickness and thus, may promote gait speed. Slowing of gait is predictive of Alzheimer’s disease. Objective: To examine: 1) the effect of CCT, with or without physical exercise, on cortical volume and thickness and; 2) the association of changes in cortical volume and thickness with changes in gait speed. Methods: A subset of 124 adults ( n = 53), aged 65–85 years, enrolled in an 8-week randomized controlled trial and completed T1-weighted MRI and 4-meter walk at baseline and 8 weeks. Participants were randomized to: 1) active control (BAT; n = 19); 2) CCT ( n = 17); or 3) CCT preceded by exercise (Ex-CCT; n = 17). Change in cortical volume and thickness were assessed and compared across all groups using Freesurfer. RESULTS: BAT versus CCT increased left rostral middle frontal gyrus volume ( p = 0.027) and superior temporal gyrus thickness ( p = 0.039). Ex-CCT versus CCT increased left cuneus thickness ( p < 0.001) and right post central gyrus thickness ( p = 0.005), and volume ( p < 0.001). Ex-CCT versus BAT increased left ( p = 0.001) and right ( p = 0.020) superior parietal gyri thickness. There were no significant between-group differences in gait speed ( p > 0.175). Increased left superior parietal volume ( p = 0.036, r = 0.340) and thickness ( p = 0.002, r = 0.348), right post central volume ( p = .017, r = 0.341) and thickness ( p = 0.001, r = 0.348), left banks of superior temporal sulcus thickness ( p = 0.002, r = 0.356), and left precuneus thickness ( p < 0.001, r = 0.346) were associated with increased gait speed. CONCLUSIONS: CCT with physical exercise, but not CCT alone, improves cortical volume and thickness in older adults. These changes may contribute to the maintenance of gait speed in aging.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».