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Enregistrement W7116981994 · doi:10.1002/alz70860_102755

Resistance exercise for optimizing cognitive function during aging: the role of individual characteristics

2025· article· en· W7116981994 sur OpenAlexaff
Patricio Solis‐Urra, Beatriz Fernandez‐Gamez, Andrea Coca‐Pulido, Cristina Molina‐Hidalgo, Marcos Olvera‐Rojas, Darío Bellón, Alessandro Sclafani, Jose Mora‐Gonzalez, Javier Fernández‐Ortega, Lucía Sánchez‐Aranda, Isabel Martin‐Fuentes, Ángel Toval, Lu Wan, Manuel Gomez‐Rio, Teresa Liu‐Ambrose, Kirk I. Erickson, Francisco Ortega, Irene Esteban‐Cornejo

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionRandomized controlled trialDemographicsIntervention (counseling)Physical exerciseResistance trainingWorking memoryCognitive trainingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical exercise has emerged as one of the leading non-pharmaceutical approaches to delay cognitive decline. However, the limited understanding of the mechanisms by which exercise impacts cognition and the poor description of exercise programs in late adulthood hinder the widespread use of exercise as a therapeutic or preventive approach for Alzheimer's Disease (AD), with resistance exercise (RE) being one of the understudied types of exercise. Despite their potential significance, few studies with well-characterized samples and comprehensive cognitive assessments have attempted to understand the role of key demographics and clinical variables on the effect of resistance exercise on cognition. The AGUEDA trial aims to uncover the effects of a 24-week RE intervention on cognitive performance, depending on individual participant's characteristics. The AGUEDA trial is a single-site, two-arm, single-blinded, randomized controlled trial involving 90 cognitively normal older adults (71.75 ± 3.96 years, 57% female) from Spain. Participants were randomized to a RE group (n = 46) or control group (n = 44). The exercise group performed 180 minutes/week of supervised elastic band and body weight resistance exercises for 24 weeks, while controls maintained usual activities. High adherence was observed, and no serious adverse events occurred. During this talk, we will share promising findings on the impact of exercise on executive function and cognitive subdomains such as attentional/inhibitory control, episodic memory, processing speed, visuospatial memory and working memory, with a focus on optimizing the effect based on individual participant's characteristics. Demographics and key clinical characteristics such as sex, age, education level, number of comorbidities, apolipoprotein E carrier, Amyloid burden, baseline cognitive performance of each cognitive outcome and subjective cognitive decline are explored as potential moderators of the exercise's impact on cognition. Additional mechanisms related to physical parameters are also explored as potential mediators of cognitive changes. This research demonstrates the selective potential of RE as a powerful tool in the new era of precision interventions targeting specific AD-related cognitive decline. It also provides valuable insights into optimizing benefits based on patient characteristics, necessitating a thorough exploration of the optimal types and doses of exercise before advancing to comprehensive interventions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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