Effects of Exergaming on Balance of Healthy Older Adults: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Balance is critical for older adults to perform daily activities. However, age-related declines in balance increase the risk of falls and severe injuries, such as bone fractures and head injuries. Exergames have been widely applied to improve health-related outcomes in older adults. This meta-analysis aims to quantify the effects of exergaming interventions on balance performance in healthy older adults. A literature search was performed using PubMed, ScienceDirect, SPORTDiscus, COCHRANE, EBSCO, and EMBASE. A total of 16 experimental studies met inclusion criteria for a full-text review. Data synthesis examined balance functions, including static, dynamic, proactive, and perceived balance abilities when performing daily activities. Intervention protocols of the reviewed studies included an average of two to three 40-minute exergaming sessions per week for 8 weeks. A random effects model identified significant effects in favor of the exergaming group, with moderate effect size in dynamic balance (Hedges' g = 0.36, 95% CI = 0.26–1.30, P < 0.001), and perceived balance (Hedges' g = 0.31, 95% CI = 0.04–0.58, P = 0.02); and considerable effect size in Chair Stand Test (Hedges' g = 0.78, 95% CI = 0.26–1.30, P = 0.003), and balance test batteries (Hedges' g = 0.72, 95% CI = 0.42–1.02, P < 0.001). No significant effect was found in the static balance (Hedges' g = 0.22, 95% CI = −0.31 to 0.76, P = 0.42), or proactive balance (Hedges' g = 0.54, 95% CI = −0.12 to 1.20, P = 0.11). Meta-analysis identified exergaming-associated benefits in older adults' balance function and confidence. This finding supports the feasibility of exergaming as a supplementary approach to improve balance for healthy older adults. Health professionals may optimize treatment effect by integrating exergaming sessions into a traditional balance exercise program.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».