Weight Training to Activities of Daily Living: Helping Older Adults Make a Connection
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare a weight training alone treatment (WT) to an innovative WT plus education treatment (WT + ED) about the use of strength-training gains when performing activities of daily living (ADL) with respect to their effects on ADL self-efficacy and performance. METHODS: Twenty-three men and 41 women (mean age = 74.4 +/- 3.7 yr) were randomly assigned to WT or WT + ED. Both groups performed 12 wk (two sessions per week) of WT targeting eight major muscle groups. WT + ED received behavioral training and associated written materials emphasizing the link between WT and ADL. WT received a placebo educational intervention. Baseline and posttest measures were collected for self-efficacy for performing eight lab-based ADL tasks and performance of the eight ADL tasks. A manipulation check compared participants' knowledge of ADL that might be improved through WT. RESULTS: The WT + ED treatment listed more ADL that could be improved with WT and had greater posttest self-efficacy for performing the ADL lab tasks than the WT treatment. Greater ADL self-efficacy did not translate into better ADL performance. CONCLUSIONS: A targeted educational intervention can help older adults generalize the benefits and confidence obtained through WT to their performance of ADL. Further research is needed to determine the behavioral and psychosocial impact of enhanced ADL self-efficacy on older adults.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».