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Enregistrement W4412546562 · doi:10.3389/fnagi.2025.1642043

Sex differences in the outcomes of modifiable lifestyle factors for cognitive aging: neuroinflammation and microglia as key underlying mechanisms

2025· review· en· W4412546562 sur OpenAlexaff
Samantha G. Coleborn, Zoë M. Gilson, Guo Yu, Marie‐Ève Tremblay

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogliaNeuroinflammationNeuroscienceCognitive declineNeurogenesisPsychologyCognitionNeuroplasticitySynaptic pruningInflammationMedicineDementiaDiseaseImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microglia are the resident immune cells of the brain. Over the past two decades, they have been shown to play critical roles throughout life. Microglia are now considered to be important for brain formation, maturation, activity and plasticity, with outcomes on behavior and other cognitive domains. With this knowledge, microglia represent a promising therapeutic target to promote brain health along an aging trajectory. Emerging evidence also indicates that modifiable lifestyle factors for cognitive aging can influence the brain and behavior by acting on microglia. The mechanisms identified so far involve their roles in synaptic plasticity, axonal myelination, and adult neurogenesis, exerted through the modulation of brain inflammation ('neuroinflammation'), the release of trophic factors, and phagocytosis. In this mini-review, we will cover the outcomes of exercise, diet. and social isolation on microglial functions during aging. Sex differences in the identified outcomes on cognitive aging and the underlying mechanisms will be highlighted. Our goal with this mini-review is to stimulate further research on this important topic.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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