Higher cardiovascular fitness level is associated with lower cerebrovascular reactivity and perfusion in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
Aging is accompanied by vascular and structural changes in the brain, which include decreased grey matter volume (GMV), cerebral blood flow (CBF), and cerebrovascular reactivity (CVR). Enhanced fitness in aging has been related to preservation of GMV and CBF, and in some cases CVR, although there are contradictory relationships reported between CVR and fitness. To gain a better understanding of the complex interplay between fitness and GMV, CBF and CVR, the present study assessed these factors concurrently. Data from 50 participants, aged 55 to 72, were used to derive GMV, CBF, CVR and VO2peak. Results revealed that lower CVR was associated with higher VO2peak throughout large areas of the cerebral cortex. Within these regions lower fitness was associated with higher CBF and a faster hemodynamic response to hypercapnia. Overall, our results indicate that the relationships between age, fitness, cerebral health and cerebral hemodynamics are complex, likely involving changes in chemosensitivity and autoregulation in addition to changes in arterial stiffness. Future studies should collect other physiological outcomes in parallel with quantitative imaging, such as measures of chemosensitivity and autoregulation, to further understand the intricate effects of fitness on the aging brain, and how this may bias quantitative measures of cerebral health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».