Dose-Response Relationship between Endurance Training Prescription Variables and Increases in Aerobic Performance of Healthy and Unhealthy Middle and Very Old Individuals Aged 70 Years and Older: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: The objectives of this systematic review and meta-analysis were to quantify the effectiveness of endurance training (ET) on aerobic performance (i.e., peak oxygen uptake (VO2peak)) in healthy and unhealthy middle and very old adults aged 70 years and older, and to provide dose–response relationships of training prescription variables (in terms of frequency, and volume). Methods: Several scholarly databases (i.e., PubMed/MEDLINE, SpringerLink, ScienceDirect Journals, and Taylor & Francis Online—Journals) were searched, identifying randomized controlled studies that investigated the effectiveness of ET on VO2peak in older adults. Standardized mean differences (SMD) were calculated. Results: In terms of changes differences between experimental and control group, ET produced significant large effects on VO2peak performance (SMD = 2.64 (95%CI 0.97–4.31)). The moderator analysis revealed that “health status” variable moderated ET effect onVO2peak performance. More specifically, ET produced larger SMD magnitudes on VO2peak performance in healthy compared with unhealthy individuals. With regard to the dose–response relationships, findings from the meta-regression showed that none of the included training prescription variables predicted ET effects on VO2peak performance. Conclusions: ET is an effective mean for improving aerobic performance in healthy older adults when compared with their unhealthy counterparts.
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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 | 0,026 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,040 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».