Multi-Component Exercise with High-Intensity, Free-Weight, Functional Resistance Training in Pre-Frail Females: A Quasi-Experimental, Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No study has performed an exercise intervention that included high-intensity, free-weight, functional resistance training, and assessed frailty status as an inclusion criteria and outcome measure via original, standardized tools, in pre-frail females. OBJECTIVES: Determine if the intervention strategy is not only feasible and safe, but can also improve frailty status, functional task performance, and muscle strength. DESIGN: Pilot, quasi-experimental. SETTING: Community. PARTICIPANTS: 20 older-adults with pre-frailty characteristics. INTERVENTION: 12-weeks (3 days/week, 45-60 minutes/session) of multi-component exercise, inclusive of aerobic, resistance, balance and flexibility exercises. The crux of the program was balance and resistance exercises, the latter utilized high-intensity, free-weight, functional resistance training. The control group maintained their usual care. MEASUREMENTS: 1) Feasibility and safety (dropout, adherence, and adverse event); 2) Frailty (Frailty Phenotype, Clinical Frailty Scale, and gait speed); 3) Functional task performance (grip strength and sit-to-stand time); and 4) Isometric and isotonic strength of the knee extensors and elbow flexors. RESULTS: No participants dropped out of the intervention or experienced an adverse event, and adherence averaged 88.3%. The exercise group became less frail, whereas the control group became more frail. There was a significant within-group improvement in exercise participants gait speed (p ≤ 0.01, +0.24 m/sec), grip strength (p ≤ 0.01, +3.9 kg), and sit-to-stand time (p ≤ 0.01, -5.0 sec). There was a significant within-group improvement in exercise participants knee extension isometric torque (p ≤ 0.05, +7.4 Nm) and isotonic velocity (p = ≤ 0.01, +37.5 ˚/sec). Elbow flexion isotonic velocity significantly declined within the control group (p ≤ 0.01, -20.2 ˚/sec) and demonstrated a significant between-group difference (p ≤ 0.05, 40.73 ˚/sec) post-intervention. CONCLUSIONS: The intervention strategy appears to be feasible and safe, and may also improve frailty status, functional task performance, and muscle strength. These results help calculate effect size for a future randomized controlled trial.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».