Balance, General Cognition and Lower Motoric Strength in Elderly: Tai Chi Versus Brisk Walking
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of elderly in Indonesia continues to increase. A better quality of life can be achieved by preventing reduction of elderly’s cognition, balance and strength of the lower extremities. Tai Chi has been suggested as one of the sports to maintain cognition, balance and lower extremity strength for elder people. However, there are still few studies that compare Tai Chi to other exercises. The aim of this study was to compare the effects of practicing Tai Chi verrsus brisk walking.Methods: The study design was observational, cross-sectional. Elderly who practiced Tai Chi and Brisk-walk in Tegalega sport field were chosen as the target population. The respondents must be at least 60 years old, no history of cardiovascular disease in the last 3 months, no musculoskeletal complaints, no obvious signs and symptoms of chronic diseases. Afterwards, the respondents were examined using Timed Up and Go (TUG) Test for balance, Montreal Cognitive Assessment (MoCA) for cognition and leg dynamometer for the lower extrimities strength. The collected data was analyzed using Mann-Whitney statistical test and Kolmogorov-Smirnov test.Results: No significant difference was detected among the three parameters between Tai Chi group (TCG) and Brisk Walking group (BWG). Difference of 0.5 (p=0.314) and 0.6 (p=0.554) was found for TUG Test and MoCA Test between TCG and BWG using Mann Whitney. The leg dynamometer was tested using Kolmogorov-smirnov (p = 1.00).Conclusions: Similar result of balance, cognition, and lower motor strength are found between TCG and BWG. DOI: 10.15850/amj.v4n2.1063
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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 | 0,001 |
| 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 ».