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Enregistrement W4402661678 · doi:10.1249/01.mss.0001058012.80723.6a

Different Predicting Values Of VO2max Metrics On Cognitive Performances In Older Adults With Cardiovascular Risk Factors

2024· article· en· W4402661678 sur OpenAlexaff
P.-É. Magnan, Hayat Mekihici, Florent Besnier, Emma Gabrielle Dupuy, Christine Gagnon, Thomas Vincent, Hânieh Mohammadi, Chiheb Klai, Nicolas Martin, Martin Juneau, Daniel Gagnon, Claudine Gauthier, Frédéric Lesage, Éric Thorin, Marie‐Pierre Dubé, Guylaine Ferland, Tudor Vrinceanu, Anil Nigam, Mathieu Gayda, Louis Bherer

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Disease Prevention
Établissements canadiensMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionGerontologyPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of better normalized cardiorespiratory fitness (VO2max) metrics (predicted value (VO2/pred) or lean mass (VO2/LM)) could improve our understanding of the relationship between VO2max and cognition in older adults with cardiovascular risk factors (CVRFs). PURPOSE: Determine the associations between two normalized VO2max metrics (VO2/pred and VO2/LM) and cognitive functions in older individuals with CVRFs. We hypothesized that the VO2/pred will correlate better with cognitive functions than VO2/LM. METHODS: 141 participants (70 ± 6 years) with CVRFs underwent a cardiopulmonary exercise test. Measured VO2max were expressed in percentage of predicted values (VO2/pred) and normalized by lean mass (VO2/LM) measured by bioimpedance. Participants completed a neuropsychological test battery assessing the MoCA, working memory (WM), processing speed (PS), executive function (EF), and verbal memory (VM) for which composite z-score were computed. Participants were classified in terciles for both metrics (VO2/pred : low fit (Lp), medium fit (Mp), high fit (Hp); VO2/LM: low fit (Lm), medium fit (Mm), high fit (Hm)). RESULTS: There was no age difference among the VO2/pred groups, but the Hp group had a higher proportion of women (p < 0.001) and more years of education (p = 0.032). Significant differences between VO2/pred groups were found in the MoCA (p = 0.004), WM (p = 0.039) and EF (p = 0.008) after adjusting for sex and education. VO2/pred was correlated with the MoCA (r = 0.348, p = 0.017), WM (r = 0.349, p = 0.007), PS (r = -0.303, p = 0.026) EF (r = -0.534, p < 0.001) and VM (r = 0.551, p = 0.001) after adjusting for education, sex, and age. For VO2/LM, there was no sex or education difference, but the Hm group was younger (p < 0.001). Significant differences between VO2/LM groups were observed in the MoCA (p = 0.002), WM (p = 0.032) and EF (p < 0.001) after adjusting for age. VO2/LM was correlated with the MoCA (r = 0.346, p = 0.014), WM (r = 0.349, p = 0.008), PS (r = -0.344, p = 0.004) and EF (r = -0.545, p < 0.001) when adjusting for education, sex, and age. CONCLUSIONS: Both higher aerobic fitness metrics are linked to higher MoCA scores and better cognitive functions. However, predicted value normalization appears to be a better predictor of VM while lean mass normalization seems to better predict EF in older adults with CVRFs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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
Métarecherche0,0010,003
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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