Impact of Exercise in Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Concern has been expressed that preventive measures in older people might increase frailty by increasing survival without improving health. We investigated the impact of exercise on the probabilities of health improvement, deterioration and death in community-dwelling older people. METHODS AND PRINCIPAL FINDINGS: In the Canadian Study of Health and Aging, health status was measured by a frailty index based on the number of health deficits. Exercise was classified as either high or low/no exercise, using a validated, self-administered questionnaire. Health status and survival were re-assessed at 5 years. Of 6297 eligible participants, 5555 had complete data. Across all grades of frailty, death rates for both men and women aged over 75 who exercised were similar to their peers aged 65 to 75 who did not exercise. In addition, while all those who exercised had a greater chance of improving their health status, the greatest benefits were in those who were more frail (e.g. improvement or stability was observed in 34% of high exercisers versus 26% of low/no exercisers for those with 2 deficits compared with 40% of high exercisers versus 22% of low/no exercisers for those with 9 deficits at baseline). CONCLUSIONS: In community-dwelling older people, exercise attenuated the impact of age on mortality across all grades of frailty. Exercise conferred its greatest benefits to improvements in health status in those who were more frail at baseline. The net effect of exercise should therefore be to improve health status at the population level.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».