EFFECT OF KINECT GAMES ON COGNITION AND QUALITY OF LIFE OF ELDERLY: RANDOMIZED CLINICAL TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the effect of Kinect Adventures games on cognition and quality of life of community dwelling elderly people. Method: This is randomized clinical trial. 36 elderlies were selected with mean age 69.68 (5.60) were randomized into control group (CG) and experimental group (GE), 18 in each group. The subjects underwent 14 training sessions of one hour, twice a week. The sessions of the CG were composed by warming up, balance training, aerobic exercises, muscular strengthening and cool-down. EG played four Kinect Adventures games. Participants were assessed before, after and 30 days after the training (follow up). Cognition was assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the quality of life by the World Health Organization Quality of Life-Older Adults (WHOQOL-OLD). The Study was registered in the Brazilian Registry of Clinical Trials (RBR-4z4f48). Statistical analysis was performed using ANOVA of repeated measures and the post hoc test of Tukey, adopting alfa of 0.05. Results: CG showed improvement on MoCA after training (the mean difference between before and after training was 3.5; 95% Confidence Interval 1.11 to 5.99; P<0.01). GE showed improvement on MoCA on follou up (the mean difference between before and follow up was 3.66; 95% Confidence Interval 1.18 to 6.14; P<0.01). There was no difference between the groups. Regarding Quality of Life, both groups showed no improvements. Conclusion: Both training improved cognition and did not interfere on quality of life of community dwelling elderly people. This result is attributed to the short intervention time and small sample.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».