A New Approach to Improve Cognition, Muscle Strength, and Postural Balance in Community-Dwelling Elderly with a 3-D Virtual Reality Kayak Program
Notice bibliographique
Résumé
Aging is usually accompanied with deterioration of physical abilities, such as muscular strength, sensory sensitivity, and functional capacity. Recently, intervention methods with virtual reality have been introduced, providing an enjoyable therapy for elderly. The aim of this study was to investigate whether a 3-D virtual reality kayak program could improve the cognitive function, muscle strength, and balance of community-dwelling elderly. Importantly, kayaking involves most of the upper body musculature and needs the balance control. Seventy-two participants were randomly allocated into the kayak program group (n = 36) and the control group (n = 36). The two groups were well matched with respect to general characteristics at baseline. The participants in both groups performed a conventional exercise program for 30 min, and then the 3-D virtual reality kayak program was performed in the kayak program group for 20 min, two times a week for 6 weeks. Cognitive function was measured using the Montreal Cognitive Assessment. Muscle strength was measured using the arm curl and handgrip strength tests. Standing and sitting balance was measured using the Good Balance system. The post-test was performed in the same manner as the pre-test; the overall outcomes such as cognitive function (p < 0.05), muscle strength (p < 0.05), and balance (standing and sitting balance, p < 0.05) were significantly improved in kayak program group compared to the control group. We propose that the 3-D virtual reality kayak program is a promising intervention method for improving the cognitive function, muscle strength, and balance of elderly.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».