Synergistic Effects of Cognitive Training and Physical Exercise on Dual-Task Performance in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies report benefits of physical exercise and cognitive training to enhance cognition in older adults. However, most studies did not compare these interventions to appropriate active controls. Moreover, physical exercise and cognitive training seem to involve different mechanisms of brain plasticity, suggesting a potential synergistic effect on cognition. OBJECTIVE: This study investigated the synergistic effect of cognitive training and aerobic/resistance physical exercise on dual-task performance in older adults. Intervention effects were compared to active controls for both the cognitive and the exercise domain. METHOD: Eighty-seven older adults completed one of 4 different combinations of interventions, in which computer lessons was active control for cognitive training and stretching/toning exercise control for aerobic/resistance training: (a) cognitive dual-task training and aerobic/resistance training (COG+/AER+), (b) computer lessons and aerobic/resistance training (COG-/AER+), (c) cognitive dual-task training and stretching/toning exercises (COG+/AER-), and (d) computer lessons and stretching/toning exercises (COG-/AER-). The primary outcome was performance in an untrained transfer dual task. Stepwise backward removal regression analyses were used to predict pre- versus post-test changes in groups that have completed the dual-task training, aerobic/resistance or both interventions. RESULTS: Participation in AER+ did not predict improvement in any dual-task outcomes. Participation in COG+ predicted reduction in dual-task cost and participation in COG+/AER+ predicted reduction in task-set cost. DISCUSSION: Results suggest that the combination of cognitive and physical training protocols exerted a synergistic effect on task-set cost which reflects the cost of maintaining multiple response alternatives, whereas cognitive training specifically improved dual-task cost, which reflects the ability of synchronizing concurrent tasks.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».