Trunk exercise training improves muscle size, strength, and function in older adults: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to assess the effectiveness of a multimodal exercise program to increase trunk muscle morphology and strength in older individuals, and their associated changes in functional ability. Using a single‐blinded parallel‐group randomized controlled trial design, 64 older adults (≥60 years) were randomly allocated to a 12‐week exercise program comprising walking and balance exercises with or without trunk strengthening/motor control exercises; followed by a 6‐week walking‐only program (detraining; 32 per group). Trunk muscle morphology (ultrasound imaging), strength (isokinetic dynamometer), and functional ability and balance (6‐Minute Walk Test; 30 second Chair Stand Test; Sitting and Rising Test; Berg Balance Scale, Multi‐Directional Reach Test; Timed Up and Go; Four Step Square Test) were the primary outcome measures. Sixty‐four older adults (mean [SD]; age: 69.8 [7.5] years; 59.4% female) were randomized into two exercise groups. Trunk training relative to walking‐balance training increased (mean difference [95% CI]) the size of the rectus abdominis (2.08 [1.29, 2.89] cm 2 ), lumbar multifidus (L4/L5:0.39 [0.16, 0.61] cm; L5/S1:0.31 [0.07, 0.55] cm), and the lateral abdominal musculature (0.63 [0.40, 0.85] cm); and increased trunk flexion (29.8 [4.40, 55.31] N), extension (37.71 [15.17, 60.25] N), and lateral flexion (52.30 [36.57, 68.02] N) strength. Trunk training relative to walking‐balance training improved 30‐second Chair Stand Test (5.90 [3.39, 8.42] repetitions), Sitting and Rising Test (1.23 [0.24, 2.23] points), Forward Reach Test (4.20 [1.89, 6.51] cm), Backward Reach Test (2.42 [0.33, 4.52] cm), and Timed Up and Go Test (−0.76 [−1.40, −0.13] seconds). Detraining led to some declines but all outcomes remained significantly improved when compared to pre‐training. These findings support the inclusion of trunk strengthening/motor control exercises as part of a multimodal exercise program for older adults.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».