Effects of Moderate and Regular Exercise on Improving Neurocognition and Preventing Neurodegenerative Diseases in the Elderly
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the effects of regular moderate-intensity exercise on neurocognitive function in older adults. 120 eligible elderly participants were randomly assigned to either an exercise intervention group or a control group. The intervention group underwent a 12-week structured, multicomponent moderate-intensity exercise program, incorporating aerobic, resistance, flexibility, and balance training. Six composite indices were developed: the Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF)-mediated Hippocampal Plasticity Index (BHPI), the Exercise-Induced Neuroinflammation-Oxidative Stress Index (ENOSI), the Cognitive Executive Network Connectivity Index (CENCI), the Exercise-Metabolism-Cognition Coupling Index (EMCCI), the Neurovascular-Cognitive Function Coupling Index (NVCFI), and the Cognitive Resilience Variability Index (CRVI). The intervention group exhibited a mean hippocampal volume increase of 0.018 cm3 greater than controls (p < .001) and a serum BDNF increase of 7.7 ng/mL greater than controls (p < .001), corresponding to relative increases of 1.8% and 38.5%, respectively, linked to Montreal Cognitive Assessment (MoCA) gains (r = 0.64). Tumor necrosis factor-α (TNF-α) and interleukin-6 (IL-6) decreased by ~ 25%, superoxide dismutase (SOD) rose by 36%, and the ENOSI dropped by 32.5%. Executive network connectivity and Stroop performance improved. Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance (HOMA-IR) declined (Δ = –0.56), correlating with better memory (r = 0.49). Middle cerebral artery (MCA) velocity increased by 15.6%, enhancing attention. Dopamine D2/D3 binding rose by 11.2%, associated with balance gains. Cognitive variability dropped by 40%. Moderate exercise improves multidimensional cognition in the elderly through neuroplastic, anti-inflammatory, metabolic, and vascular mechanisms, enhancing both performance and system stability.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».