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Enregistrement W4411531685 · doi:10.3389/fnagi.2025.1605128

Investigating the effects of a randomized, double-blinded aerobic, resistance, and cognitive training clinical trial on neurocognitive function in older adults with cardiovascular risk factors: the ACTIONcardioRisk protocol

2025· article· en· W4411531685 sur OpenAlexafffund
Louis Bherer, Tudor Vrinceanu, Emma Gabrielle Dupuy, Mathieu Gayda, Thomas Vincent, P.-É. Magnan, Hânieh Mohammadi, Claudine Gauthier, Christine Gagnon, Simon Duchesne, Kirk I. Erickson, Daniel Gagnon, Frédéric Lesage, Sonia Lupien, Judes Poirier, Marie‐Pierre Dubé, Éric Thorin, Martin Juneau, Juliana Breton, Sylvie Belleville, Guylaine Ferland, Flavie Gaudreau-Majeau, Caroll‐Ann Blanchette, Paolo Vitali, Anil Nigam

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityUniversité LavalUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésNeurocognitiveRandomized controlled trialResistance trainingCognitionMedicineCognitive trainingProtocol (science)Aerobic exercisePhysical therapyPsychologyPhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lifestyle factors like exercise and cognitive stimulation might help improve cognitive performance in older adults. However, studies investigating this, reported mixed results. Most of the data supporting the benefit of exercise comes from cross-sectional studies, cohort studies, or short intervention studies of 3-6 months with poorly designed control groups. Meta-analyses suggest that longer intervention studies of around 1 year are more likely to show cognitive improvements and changes in brain biomarkers. Moreover, the type and content and optimal dose of the training program that best predict improvement in cognition is still poorly understood. Latest studies suggest that combining cognitive training with exercise training might have an added benefit. Moreover, functional and structural cerebral mechanisms involved are still poorly documented. Finally, few studies have systematically investigated the potential impact that cardiovascular risk factors (CVRF) progression might have on training neurocognitive outcomes. Methods: 159 seniors over the age of 60 with CVRF and no contraindications to exercise will be assigned to one of the three 1-year training programs: (1) Physical exercise intervention (aerobic and resistance exercises); (2) Multidomain intervention (combined cognitive training with aerobic and resistance exercises); or (3) Active control (stretching and toning exercises). All interventions take place 3 times a week, are supervised and individualized to each participant's profile. Assessments will be administered before, half-way and after the intervention: cognition (primary outcome), cerebral imaging with a focus on cerebrovascular mechanisms (secondary outcomes), and exploratory outcomes (genetic profile, chronic stress biomarkers, metabolic function, inflammation markers, mood, sleep, and diet). Discussion: The present design uses a 12-month intervention period to maximize the likelihood of identifying the cerebrovascular markers involved in exercise training effects on cognitive performance in individuals with CVRF. Moreover, we measure a series of exploratory outcomes that could also play a role in modulating the effect of the multidomain training on cognition. This will allow an investigation of their potential mediating role on the primary outcomes. Clinical trial registration: [https://clinicaltrials.gov/] identifier [NCT04962061].

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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