Cognitive reserve: Investigate the efficacy of resistance training on cognitive reserve in older adults with subcortical ischemic vascular cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Subcortical ischemic vascular cognitive impairment (SIVCI) is the most common form of vascular cognitive impairment. White matter hyperintensities (WMH) secondary to SIVCI often result in impaired executive function. Cognitive reserve is a property of the brain that allows for preserved cognitive performance given brain injury or disease. In an unpublished cross‐sectional study, we found the strength of intra‐network connectivity in fronto‐executive network (FEN), fronto‐parietal network (FPN) and default mode network (DMN) moderated the relationship between WMH and executive function in older adults with SIVCI. Thus, these networks may be involved in cognitive reserve. Exercise is hypothesized to contribute to cognitive reserve. We explored the effect of resistance training (RT) on functional connectivity (FC) in FEN, FPN, and DMN, as well as executive function, in older adults with SIVCI. Method In a 12‐month randomized controlled trial that randomized adults with SIVCI to either 2x/week of RT or 2x/week of balance and tone training (BAT; control). Resting‐state functional MRI was collected from a subset of 29 participants (RT = 14; BAT = 15) at baseline and trial completion. FC of FEN, FPN, and DMN was quantified using priori‐selected region‐of‐interest masks. Executive function was measured by Trail Making Test (TMT), Digit Symbol Substitution Test (DSST) and Stroop Test (ST). Analysis of covariance was conducted to compare differences in group means of intra‐network FC of FEN, FPN and DMN and executive function tests performance at trial completion, with baseline outcome scores as covariate. Pearson correlations were computed to determine whether changes in executive performance between baseline and trial completion were related to changes in FC in the RT group. Result At trial completion, there were no significant between‐group differences in intra‐network FC of FEN, FPN and DMN. RT significantly improved ST performance (estimated mean change[95%CI]: ‐11.322[‐22.366, ‐0.277], p = 0.045) compared with BAT; there were no significant between‐group differences in TMT and DSST. Within RT group, improved ST performance was significantly correlated with increased intra‐network FC of FEN (r = ‐0.697, p = 0.006). Conclusion RT‐induced improvement in ST performance was associated with increased intra‐network FC of FEN. More research is needed to determine whether exercise training has an effect on the neural correlates of cognitive reserve.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».