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Enregistrement W7117321613 · doi:10.1002/alz70858_102295

The role of reserve in cognitive and motor function and responsivity to multi‐domain interventions for Mild Cognitive Impairment – Results from the SYNERGIC Study

2025· article· en· W7117321613 sur OpenAlexaff
Eden Mancor, Manuel Montero‐Odasso, Louis Bherer, Quincy J. Almeida, Teresa Liu‐Ambrose, Laura E. Middleton, Richard Camicioli, Karen Li

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of British ColumbiaCARE CanadaInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalResearch Institute for AgingConcordia UniversityWestern UniversityUniversity of AlbertaUniversité de MontréalParkwood Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPsychological interventionResponsivityIntervention (counseling)Cognitive impairmentCognitive reserveMotor function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive and motor deficits have been found to be important markers of Mild Cognitive Impairment (MCI), a pre-dementia risk state. Recently, aerobic exercise (AE) and cognitive training (CT) interventions significantly improved cognitive and motor function in older adults with MCI. Recently, it has been shown that nearly 50% of dementia cases could be mitigated by the elimination of 12 modifiable risk factors, such as low education and physical inactivity, as early as midlife. Cognitive and Motor Reserve (CR, MR) describe the compensation for cognitive and motor loss through lifelong cognitively and physically enriching experiences, respectively. Our objectives are to examine (1) the life historical profiles that contribute to CR and MR, which are ordinarily eliminated in RCTs,(2), if CR and MR predict better cognition and mobility at baseline, and (3) whether they affect responsivity to multi-domain lifestyle interventions for MCI. METHOD: Performing secondary data analysis, participants (n = 71) were older adults with MCI randomized to intervention arms: CT+AE, AE only, and control arm. Baseline and post-intervention assessments of cognition (e.g., executive function, memory) and mobility (simple gait and cognitive-motor dual tasking) were performed. They also provided historical data on CR and MR factors. We first used principal component analysis (PCA) of the relevant life history variables to calculate weighted CR and MR factors. Second, we ran linear regressions to assess baseline outcomes. Third, we will use linear mixed-effects (LME) models to examine if CR/MR influence responsivity to the intervention arms. RESULT: A larger sample (n = 266) revealed two principal components capturing 75.6% of the variance: MR (lifelong physical activity), and CR (education and occupational complexity). Regressions revealed that MR was associated with greater baseline dual-task walking velocity, and trail-making task (TMT) performance. CR did not predict baseline scores. CONCLUSION: This far, MR predicted baseline cognitive and motor performance. LME will reveal whether MR and CR will impact responsivity to intervention. This far, we conclude that MR may be more sensitive in detecting baseline cognitive and motor benefits. The completed study will illuminate the distinct benefits of CR and MR on intervention efficacy and the relevance of personalized interventions for MCI.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,319 · 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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