P1‐606: EFFECTS OF TWELVE WEEKS OF MULTICOMPONENT AND AGILITY EXERCISES INTO THE COGNITIVE ABILITIES IN ELDERLY INDIVIDUALS
Notice bibliographique
Résumé
Normal aging is followed, mostly, by decline in cognitive abilities which may predispose several neurodegenerative disorders including Alzheimer disease. Conversely, regular exercise has been associated with greater cognitive performance in elderly people, capable of reverting impairment caused by a sedentary lifestyle. We investigated the effects of twelve-week multicomponent and agility exercises in elderly individuals. 37 elderly subjects between 50 and 70 years old, were randomly assigned to three groups: multicomponent, agility or control group. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to evaluate cognitive performance and the Modified Baecke Questionnaire for the Elderly (QBMI) was used to assess the level of physical activity. To evaluate the agility, we used the Timed Up and Go (TUG) and Timed Up and Go dual task (TUGd). The software SPSS 20.0 (IBM Corp., Armonk, United States) was used for the statistical analysis. Data distribution was verified with the Kolmogorov-Smirnov normality test, then, the data linearity was verified for correlation. The Spearman's correlation test was used to verify the correlation between the tests of movement quality, cognition and level of physical activity. In a multiple linear regression model, we considered the variables that presented significant statistical results in the correlation test p < 0.20. We considered the stepwise forward input method to calculate the adjusted estimate (β), with a 95% confidence interval (95% CI). No significant difference was observed in any of the groups for any of tests employed. In TUGd, however, we did observe a trend towards improvement, without statistical differences, for the multicomponent group and in TUG for both multicomponent and agility groups. In MoCA we also observed a trend towards improvement, without statistical difference, in the agility group. Although no statistical difference was found, there was a trend towards improvement in individuals that performed exercises, demonstrating the beneficial impact of this strategy on mental health and physical functionality for the aging population.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».