Effect of elastic band‐based high‐speed power training on cognitive function, physical performance and muscle strength in older women with mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
AIM: The effectiveness of resistance training in improving cognitive function in older adults is well demonstrated. In particular, unconventional high-speed resistance training can improve muscle power development. In the present study, the effectiveness of 12 weeks of elastic band-based high-speed power training (HSPT) was examined. METHODS: Participants were randomly assigned into a HSPT group (n = 14, age 75.0 ± 0.9 years), a low-speed strength training (LSST) group (n = 9, age 76.0 ± 1.3 years) and a control group (CON; n = 7, age 78.0 ± 1.0 years). A 1-h exercise program was provided twice a week for 12 weeks for the HSPT and LSST groups, and balance and tone exercises were carried out by the CON group. RESULTS: Significant increases in levels of cognitive function, physical function, and muscle strength were observed in both the HSPT and LSST groups. In cognitive function, significant improvements in the Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment were seen in both the HSPT and LSST groups compared with the CON group. In physical functions, Short Physical Performance Battery scores were increased significantly in the HSPT and LSST groups compared with the CON group. In the 12 weeks of elastic band-based training, the HSPT group showed greater improvements in older women with mild cognitive impairment than the LSST group, although both regimens were effective in improving cognitive function, physical function and muscle strength. CONCLUSIONS: We conclude that elastic band-based HSPT, as compared with LSST, is more efficient in helping older women with mild cognitive impairment to improve cognitive function, physical performance and muscle strength. Geriatr Gerontol Int 2017; 17: 765-772.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».