Brain Resting-state Functional Connectivity Mediates the Age-associated Decline in Physical Activity Engagement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Physical activity (PA) engagement declines with age in late adulthood. Therefore, understanding factors underlying PA engagement is needed for PA promotion in older adults. Executive function is a potential key neurocognitive resource that supports PA engagement. The current study aims to provide neurobiological evidence for this hypothesis by examining the role of the executive function networks in PA engagement. METHODS: Resting-state functional magnetic resonance imaging data and self-reported PA engagement were obtained from the Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience (Cam-CAN; age range 18-81). The frontoparietal network and salience network were chosen as networks of interest. RESULTS: We found that PA engagement began to decline at the age of 49 via piecewise regression. Meanwhile, functional connectivity within frontoparietal network connecting posterior cingulate, parietal area, and precuneus, and functional connectivity within salience network connecting right temporo-parieto-occipital area, anterior and middle cingulate, and bilateral fronto-operculum and insula were associated with PA. The PA-associated functional connectivity within salience network mediated the age-related decline of PA engagement, which was not observed for the frontoparietal network. CONCLUSIONS: Physical activity engagement begins to decrease in middle-age, while functional connectivity between key regions related to inhibitory control and behavior regulation is a potential neural mechanism underlying this age-related decline. These findings provide neurobiological evidence for the hypothesis that aspects of executive function support PA engagement. Moreover, it also identifies potential neural targets for future PA promotion interventions.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».