Exercise prescription to reverse frailty
Notice bibliographique
Résumé
Frailty is a clinical geriatric syndrome caused by physiological deficits across multiple systems. These deficits make it challenging to sustain homeostasis required for the demands of everyday life. Exercise is likely the best therapy to reverse frailty status. Literature to date suggests that pre-frail older adults, those with 1-2 deficits on the Cardiovascular Health Study-Frailty Phenotype (CHS-frailty phenotype), should exercise 2-3 times a week, for 45-60 min. Aerobic, resistance, flexibility, and balance training components should be incorporated but resistance and balance activities should be emphasized. On the other hand, frail (CHS-frailty phenotype ≥ 3 physical deficits) older adults should exercise 3 times per week, for 30-45 min for each session with an emphasis on aerobic training. During aerobic, balance, and flexibility training, both frail and pre-frail older adults should work at an intensity equivalent to a rating of perceived exertion of 3-4 ("somewhat hard") on the Borg CR10 scale. Resistance-training intensity should be based on a percentage of 1-repetition estimated maximum (1RM). Program onset should occur at 55% of 1RM (endurance) and progress to higher intensities of 80% of 1RM (strength) to maximize functional gains. Exercise is the medicine to reverse or mitigate frailty, preserve quality of life, and restore independent functioning in older adults at risk of frailty.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».