The health benefits of interactive video game exercise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of interactive video games (combined with stationary cycling) on health-related physical fitness and exercise adherence in comparison with traditional aerobic training (stationary cycling alone). College-aged males were stratified (aerobic fitness and body mass) and then assigned randomly to experimental (n = 7) or control (n = 7) conditions. Program attendance, health-related physical fitness (including maximal aerobic power (VO2 max), body composition, muscular strength, muscular power, and flexibility), and resting blood pressure were measured before and after training (60%-75% heart rate reserve, 3 d/week for 30 min/d for 6 weeks). There was a significant difference in the attendance of the interactive video game and traditional training groups (78% +/- 18% vs. 48% +/- 29%, respectively). VO2 max was significantly increased after interactive video game (11% +/- 5%) but not traditional (3% +/- 6%) training. There was a significantly greater reduction in resting systolic blood pressure after interactive video game (132 +/- 6 vs. 123 +/- 6 mmHg) than traditional (131 +/- 7 vs. 128 +/- 8 mmHg) training. There were no significant changes in body composition after either training program. Attendance mediated the relationships between condition and changes in health outcomes (including VO2 max, vertical jump, and systolic blood pressure). The present investigation indicates that a training program that links interactive video games to cycle exercise results in greater improvements in health-related physical fitness than that seen after traditional cycle exercise training. It appears that greater attendance, and thus a higher volume of physical activity, is the mechanism for the differences in health-related physical fitness.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle