Positive effects of physical activity on facets of quality of life in elderly individuals: Lessons from the Masters athletes
Notice bibliographique
Résumé
As the population continues to age rapidly, quality of life (QoL) for elderly individuals has become a growing public health concern. Physical activity participation may be a protective factor against deleterious QoL such as impaired physical, emotional, and cognitive functioning. Elderly Masters Athletes (MA), who train and compete in elite level athletics, may exemplify the positive effects of physical activity on QoL facets. This study compared mean satisfaction with life, emotional well-being, physical functioning, and cognitive function between world-ranking elite elderly (≥75 years of age) MA (n = 15) and age-sex-matched non-athlete controls (NAC; n = 14). MA had significantly better physical health (VO2max (ml?*kg-1?*min-1): t(18) = 5.9; Quadriceps strength (N/m): t(27) = 2.6), emotional well-being (Optimism: t(24) = 3.29; Positive affect: t(20) = 12.17), satisfaction with life (t(15) = 3.53), and cognitive health reflected by better scores on cognitive tests of learning and memory (Rey Auditory Verbal Learning Test: t(27) = 2.99 to 3.62), global cognitive function (Mini Mental State Exam: t(27) = 3.02) and executive function (Trail Making Test- Part A: t(27) = -2.09). These findings demonstrate that physical activity has positive effects on components of QoL, such as physical and cognitive function, emotional well-being and satisfaction with life, in elderly individuals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».