Can motion‐based technology impact balance, movement confidence, and cognitive function among people with cognitive impairment?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Balance, movement confidence, and cognitive function are related to falls among people with cognitive impairment (PwCI; e.g. dementia). Motion‐based technologies (MBT; e.g. Xbox Kinect) are increasingly being explored to encourage exercise participation among PwCI, which can prevent falls. This study is examing the impacts of a group MBT intervention on balance, movement confidence, and cognitive function among PwCI. Methods Twenty‐four PwCI played Xbox Kinect bowling twice weekly for ten weeks at four adult day programs. The Mini Balance Evaluation Systems Test (Mini‐BEST) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) were completed pre‐ and post‐intervention. Video recordings were taken during weeks one, five, and ten used to capture behavioural indicators of movement confidence (e.g. fluency of motion). Quantitative data collected through the Mini‐BEST and MoCA are being compared from pre‐ to post‐test using paired t‐tests. An ANCOVA is also being performed to account for covariates (e.g. number of intervention sessions attended). Count and percentage data are being extracted from coded video recordings to examine movement confidence. Results This study will answer questions regarding the potential of a group MBT intervention to impact balance, movement confidence, and cognitive function among PwCI. This could assess the feasibility and potential benefits of using MBT to deliver exercise interventions to PwCI. Finally, this work can be used as the basis for developing specific software and future exercise programs using MBT for PwCI. Conclusion The findings will be used to inform future MBT applications to deliver exercise to PwCI.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».