The Effect of Aerobic Exercise on White Matter Hyperintensity Progression May Vary by Sex
Bibliographic record
Abstract
RÉSUMÉ Cette étude a exploré l’efficacité de l’entraînement aérobie (EA) pour atténuer la progression de l’hyperintensité de la matière blanche (HMB) et les différences liées au sexe pour cette intervention. Un essai contrôlé randomisé a été mené pour évaluer l’effet de l’EA sur la cognition de personnes ayant un déficit cognitif d’origine vasculaire. Les participants ont été répartis aléatoirement entre deux groupes : 6 mois d’EA ou soins standards (groupe contrôle). Dans un sous-groupe de participants, l’imagerie par résonance magnétique a été utilisée pour quantifier le volume affecté par la HMB. Un modèle d’analyse de la covariance a permis de mettre en évidence une interaction sexe x groupe significative (p = 0,03). En effet, les femmes du groupe EA ont démontré une plus grande progression de l’hyperintensité de la matière blanche que les femmes du groupe contrôle (p = 0,05) pendant la durée de cette étude (6 mois). Chez les hommes, aucune différence n’a été observée entre les deux groupes (p = 0,31). Dans le groupe EA, les hommes ont montré une progression significativement moindre de la HMB, comparativement aux femmes (p = 0,01) après 6 mois. Ainsi, les effets de l’EA sur la progression de la HMB pourraient varier selon le sexe, et l’EA pourrait freiner la progression de la HMB chez les hommes, mais non chez les femmes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".