Effect of Senior Dance (DanSE) on Fall Risk Factors in Older Adults: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older people's participation in structured exercise programs to improve balance and mobility is low. Senior Dance is an alternative option, as it may provide a safe and fun way of targeting balance. OBJECTIVE: The aim was to investigate the effect of Senior Dance on balance, mobility, and cognitive function compared with a control intervention. DESIGN: The study was a randomized controlled trial. SETTING/PATIENTS: Eighty-two community-dwelling older people aged 60 years or over and cognitively intact were recruited in Brazil. INTERVENTION: Participants were randomly allocated to 2 groups: Dance plus education (intervention group) and education alone (control group). The Senior Dance program consisted of 12 weeks of twice-weekly group-based dance classes. Participants in both groups attended a single 1-hour educational session on prevention of falls. MEASUREMENTS: The primary outcome was single-leg stance with eyes closed. Secondary outcomes were timed sit-to-stand test, standing balance test, timed 4-m walk, and cognitive function tests, for example, Trail Making Test and Montreal Cognitive Assessment. RESULTS: Of the 82 participants randomized, 71 (87%) completed the 12-week follow-up. Single-leg stance with eyes closed (primary outcome) improved in the Senior Dance group (mean difference [MD] = 2.3 seconds, 95% confidence interval [CI] = 1.1 to 3.6) compared with the control group at follow-up. Senior Dance group performed better in the standing balance tests (MD = 3.7 seconds, 95% CI = 0.6 to 6.8) and were faster in the sit-to-stand test (MD = - 3.1 seconds, 95% CI = -4.8 to -1.4) and 4-m walk test (MD = -0.6 seconds, 95% CI = -1.0 to -0.1). There were no significant between-group differences for cognitive function tests. LIMITATIONS: Participants and therapists were not blinded. CONCLUSION: Senior Dance was effective in improving balance and mobility but not cognitive function in community-dwelling older people.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».