Short-term multicomponent exercise training improves executive function in postmenopausal women
Notice bibliographique
Résumé
Declined cognitive function is commonly complained during the menopausal transition and continues afterward. Combining different exercises potentially leads to greater improvements in cognitive function, however, evidence of the benefits that accrue with multicomponent exercise training, specifically for postmenopausal women is limited. Therefore, this study aimed to investigate the effects of short-term multicomponent exercise training programs on executive function in postmenopausal women. Thirty women (59.8 ± 5.2 years), who were at least 12 months post menopause were allocated into a control (CON) group and an exercise (EX) training group. The EX group underwent a 2-week (five times/week) multicomponent exercise program comprising aerobic, strength, flexibility, and balance exercises for 40-60 min. Executive function was assessed by using the Stroop test and global cognitive function was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) at baseline (pre) and after 2 weeks (post) of exercise. The EX group showed improved performance in the Stroop test, with faster inhibition reaction time (ES (g) = 0.76; p = 0.039) and fewer errors across all tasks (color naming: g = 0.8, p = 0.032; word reading: g = 0.88, p = 0.019; inhibition: g = 0.99, p = 0.009; switching: g = 0.93, p = 0.012) following exercise intervention. Additionally, statistical analysis of the MMSE score showed a significant improvement (g = 1.27; p = 0.001). In conclusion, our findings suggest that a short-term multicomponent exercise program improves selective tasks of executive function in postmenopausal women along with global cognitive function. Trial registration ISRCTN13086152.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».