普通的英语摘要背景和研究旨在欧米茄3(ω-3)多不饱和脂肪酸,例如二十二碳六烯酸(DHA)和eicosapentaenoic Acid(EPA),已证明可改善成人的学习和记忆年龄相关的认知能力下降。此外,人参提取物已被证明可以改善健康志愿者的认知表现,以及患有血管痴呆和阿尔茨海默氏病的受试者。许多研究表明,由于其药理和生化特性,绿茶可能赋予健康益处。cerbella™软凝胶含有液体组合的鱼油(标准化为EPA和DHA),Panax Ginseng提取物(标准化为人参皂苷),绿茶提取物(标准化为绿茶儿茶素),在卵磷脂磷脂的调味碱基中。此外,经过热处理(被杀死或杀死的)益生菌(在食物和饮料中广泛使用,例如Yoghurt或Kombucha),称为后生元(以补充剂的形式,无细胞的上清液,纯净的关键组件的形式),可以促进有益的免疫性影响,可保护细菌感染和维持健康的影响。生物学对食品行业的应用是有利的,因为它们很容易在几种食品线/产品中补充,并且架子稳定。pozibio™胶囊中含有益生菌乳酸乳杆菌D3.5,它是一种乳酸细菌(通常用于乳制品的发酵),在Pozibio™中被热杀了。它是在人类肠道和口腔中发现的,也可以在酸奶和天然发酵的蔬菜和牛奶等食物中发现。提出了对健康的中年和较旧受试者的热处理乳酸杆菌D3.5(后生物学)和/或补充Cerbella补充的研究,以评估改善生理,肠道和认知健康的潜力。这项研究还将探索在健康的中年和较旧受试者中消费Cerbella™软凝胶或Pozibio™胶囊(> 60年),与安慰剂控制相比,在认知功能以及整体健康以及整体健康以及整体健康以及健康方面都是有益的。
正常血流和代谢物分布从脑微血管向神经元组织的偏离与年龄相关的神经变性有关。通过空间和时间分布的神经图像数据告知的数学模型已成为重建整个大脑正常和病理氧递送的一致图片的工具。不幸的是,当前的脑血流和氧交换的数学模型的大小过大。由于不完整或生理上不准确的计算域,由于巨大长度尺度差异而导致的数值不稳定性以及与良好网格分辨率下的条件数量恶化相关的收敛问题,他们进一步遭受了边界影响。我们提出的有关血液和氧微灌注模拟的模拟量离散化方案不需要昂贵的网格产生,从而导致其临界氧转移问题的基质大小和带宽大大减少了至关重要的好处。紧凑的问题制定产生快速而稳定的收敛性。此外,通过使用基于图像的脑血管网络合成算法产生非常大的硅皮质微循环复制品可以有效地抑制边界效应,以便灌注模拟的边界与感兴趣的区域相去甚远。在皮质的大量部分上进行了大量模拟,并且具有适度的计算机资源,其特征分辨率向微米尺度降低了。在年轻小鼠和老年小鼠的同类中,通过体内氧灌注数据证明并验证了新方法的可行性和准确性。我们的氧气交换模拟量化了血管附近的陡峭梯度,并指向病理变化,可能导致老年大脑的神经de虫产生。这项研究旨在解释解剖结构之间的机械相互作用以及它们可能如何改变疾病或随着年龄的变化。与年龄相关变化的严格量化具有重大关注,因为它可能有助于寻找痴呆症和阿尔茨海默氏病的成像生物标志物。
在这项系统的综述和荟萃分析中,我们评估了团体艺术干预措施的疗效,在这种情况下,个人参与共同的艺术经验(例如舞蹈或绘画),以减少老年人的抑郁和焦虑(> 55岁,没有痴呆症)。通过搜索到2024年2月的电子数据库鉴定了五十个对照研究(随机:42,非随机:8)。包括39项研究。36项研究研究了群体艺术干预对抑郁症的影响(n = 3,360),十项研究研究了焦虑症(n = 949)。亚组分析评估了参与者,情境,干预和研究特征是否调节了干预 - outcome关系。使用适当的工具(Rob-2,Robins-1)评估了偏见的风险。团体艺术干预措施与抑郁症的中度减轻有关(Cohen的D = 0.70,95%置信区间(CI)= 0.54-0.87,P <0.001)和中等焦虑症(D = 0.76,95%CI = 0.76,95%CI = 0.37-1.52,p <0.001)修剪并填充调整后,抑郁症的效果保留(d = 0.42; ci = 0.35–0.50; p <0.001)。上下文调节了这种效果:相对于社区,当群体艺术干预措施提供时,抑郁症的减少较大(d = 1.07,95%CI = 0.72-1.42,p <0.001)(d = 0.51,95%CI = 0.32-0.70,p <0.001)。发现表明,群体艺术是解决老年人抑郁和焦虑的有效干预措施。
人口中60岁及以上人群的人数和比例正在增加。在2019年,有10亿人口60岁及以上。到2030年,这个数字将上升到14亿,到2050年。这种上升以前所未有的速度发生,并将在未来几十年中加剧,尤其是在发展中国家。1这种人口转变对公共卫生有深远的影响,尤其是在心理健康领域。随着人口的年龄增长,人们对老年人独特的心理健康需求的认识越来越多,这一群体在更广泛的心理健康研究中常常被忽视。老年心理健康的重点是老年人的心理健康,因此已成为一个关键的研究领域。然而,尽管其重要性越来越大,但老年人的心理健康障碍仍未得到满足,诊断不足和全球资金不足。2因此,绘制研究趋势和该领域的进步对于理解其进化和指导未来干预措施至关重要。
摘要:肌肉减少肥胖(SO),其特征是与年龄相关的肌肉损失和多余的体内脂肪,这显着损害了姿势控制。然而,有限的研究探讨了在患有SO的老年人姿势控制期间,同意运动训练对神经肌肉策略的影响。这项研究招收了50名具有SO的老年人,分为干预组(IG,n = 25,平均年龄= 76.1±3.5岁;平均BMI = 34.4±4.0 kg/m 2)和对照组(CG,n = 25,平均年龄= 75.9±5.4岁;平均BMI = 32.32.32.9±2.2.9±kg/m 2)。IG的参与者参加了60分钟的总移动性加上计划(TMP)课程,每周三次,共四个月,而CG则保持了典型的日常活动。在干预之前和之后进行了标准化评估。这些评估包括ROMBERG和定时进行和进行(拖船)测试,以及在各种条件下的压力中心(COP)位移参数的测量。此外,在姿势控制评估期间量化了踝肌肉活性,以及足底和背侧弯曲的最大自愿性收缩。干预后的结果显示,在Romberg中测量的站立时间(-15.6%,p <0.005)和TUG(-34.6%,p <0.05)测试显着减少。此外,在各种条件下,COP面积和速度显着降低(P <0.05)。姿势控制改善与强度的增加(p <0.05)和踝肌激活的减少有关(p <0.05)。这些发现突出了与肌肉减少症和肥胖的协同作用相关的神经肌肉系统变化的可逆性,强调了该人群中姿势控制调节的训练性。通过将这些见解纳入临床实践和公共卫生策略中,似乎可以优化具有SO的老年人的健康和福祉。
从两年的Proseco研究中发现,这一发现很重要,因为血液癌患者损害了免疫系统,无论是由于癌症还是癌症治疗。这使他们比其他人更容易受到COVID-19的影响,并就他们对疫苗接种的反应如何提出了疑问。该研究的最新发现发表在《柳叶刀》杂志上。
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
目的:本研究的目的是评估执行功能和前额叶氧合是否取决于老年人的健身水平和年龄。方法:招募了55至69岁的二十四名健康男性。他们按年龄进行了分层,导致了两组的创建:55-60岁和61-69岁。基于CRF的中位数拆分会创建更高和较低拟合的参与者类别。在计算机化的Stroop任务中,使用功能近红外光谱(FNIRS)评估脑充氧。 准确性(正确响应的百分比)和反应时间(MS)用作认知表现的行为指标。 测量氧化(∆ HBO2)和脱氧(∆ HHB)血红蛋白的变化以捕获神经变化。 进行了重复测量方差分析(CRF X Age X Stroop条件),以测试CRF,年龄和执行绩效之间没有相互作用的零假设。 结果:我们还发现了CRF与年龄在反应时间上的相互作用(P = .001),其中较高的适应度水平与61-69岁的年龄在55-60岁的孩子中与更快的反应时间有关。 关于δHHB,ANOVA在右PFC中揭示了CRF的主要影响(P = .04),其中较高拟合的参与者的δHHB大于低拟合(d = 1.5)。 我们还发现右PFC中δHHB的年龄相互作用(p = .04)。 结论:我们的结果支持CRF在健康老年男性中脑充氧和StrOP性能的正相关。脑充氧。准确性(正确响应的百分比)和反应时间(MS)用作认知表现的行为指标。测量氧化(∆ HBO2)和脱氧(∆ HHB)血红蛋白的变化以捕获神经变化。进行了重复测量方差分析(CRF X Age X Stroop条件),以测试CRF,年龄和执行绩效之间没有相互作用的零假设。结果:我们还发现了CRF与年龄在反应时间上的相互作用(P = .001),其中较高的适应度水平与61-69岁的年龄在55-60岁的孩子中与更快的反应时间有关。关于δHHB,ANOVA在右PFC中揭示了CRF的主要影响(P = .04),其中较高拟合的参与者的δHHB大于低拟合(d = 1.5)。我们还发现右PFC中δHHB的年龄相互作用(p = .04)。结论:我们的结果支持CRF在健康老年男性中脑充氧和StrOP性能的正相关。他们表示,高适合个人在61-69岁的小组中表现更好,但在55-60岁的小组中却没有。我们还观察到高拟合个体中的PFC氧合变化较大(通过ΔHHB测量)。
缩写:ALFF,低频波动的幅度; AUD,听觉网络;大胆,血氧水平依赖; CO,Cingulo-Obercular网络; Co/sal,Cingulo-opercular/显着网络;丹,背注意网络; DMN,默认模式网络(a,前p,p,postterior,v,腹侧); FC,功能连接; FP,额叶网络; GA,胎龄; ICA,独立组件分析; MN,电机网络; MRI,磁共振成像; Reho,区域同质性; ROI,感兴趣的地区; SAL,显着网络; SMN,感觉运动网络; Van,腹注意网络; VIS,视觉网络。