Cardiovascular Aging and Exercise in Healthy Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Physical inactivity in an aging population is a major contributing factor to the rising numbers of older persons with chronic illnesses and disabilities. The purpose of this article is to review the relationship between physical inactivity and age-associated changes to the cardiovascular system, and provide guidance on prescribing exercise to healthy older persons in order to mitigate the adverse effects of cardiovascular aging. DESIGN: Interpretive review of the literature. RESULTS: A number of structural and functional changes occur in the cardiovascular system with advancing age, many of which are mediated by changes in vascular stiffness. These changes lead not only to cardiovascular events and strokes, but also to frailty, functional decline, and cognitive impairment. A substantial proportion of the decline in aerobic capacity with age may result from physical inactivity. Guidelines for the prescription of aerobic, resistance, and balance training for otherwise healthy older persons are provided. CONCLUSIONS: Lack of physical activity is a major risk factor for the epidemic of chronic disease and disability facing an aging population. Many age-associated changes in cardiovascular function result from physical inactivity. The benefits of regular exercise include prevention of cardiovascular events, disability, and cognitive impairment. Age is not a contraindication to exercise, which can usually be initiated safely in older persons.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».