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Enregistrement W2897262726 · doi:10.1007/s41465-018-0103-2

Effects of Dancing on Cognition in Healthy Older Adults: a Systematic Review

2018· review· en· W2897262726 sur OpenAlexafffund
David Predovan, Anne Julien, Alida Esmail, Louis Bherer

Notice bibliographique

RevueJournal of Cognitive Enhancement · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueStroke Rehabilitation and Recovery
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia UniversityMontreal Clinical Research InstituteMontreal Heart InstituteInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchConcordia University
Mots-clésCognitionPsychologyCognitive psychologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of research emphasizes the benefits of physical activity and exercise over the lifespan and especially in elderly populations. However, few studies have evaluated the impact of dance as a physical activity or exercise on cognition in healthy older adults. This review investigated if dance could be used as a promising alternative intervention to address physical inactivity and to cognitively stimulate older adults. This systematic review reports the effects of dancing in a healthy older adult population based on intervention studies using the EMBASE, Web of Science, and Ovid Medline databases. The Cochrane collaboration's tool for assessing risk of bias was used to assess each article quality. Seven out of 99 articles met the inclusion criteria, representing a total of 429 older adults (70% women), with a mean age of 73.17 years old. Dance interventions, lasting between 10 weeks and 18 months, were related to either the maintenance or improvement of cognitive performance. This systematic review suggests that dance as an intervention in the elderly could help improve or maintain cognition. This review outlines some of the possible mechanisms by which dance could positively impact cognition in older adults, addresses shortcomings in the existing literature, and proposes future research avenues.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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