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Enregistrement W3137090838 · doi:10.23736/s0022-4707.21.11599-3

Physical capacities and leisure activities are related with cognitive functions in older adults

2022· article· en· W3137090838 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Sports Medicine and Physical Fitness · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPhysical activityActivities of daily livingAerobic exerciseLeisure timePhysical exercise

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed to evaluate the relationship between physical activity habits, physical performance and cognitive capacity in older adults' population of Italy and Slovenia. METHODS: Anthropometric characteristics and body composition bioelectrical impedance analysis were evaluated in 892 older adults (60-80 y). Aerobic capacity was measured using the 2-km walk test and handgrip and flexibility tests were performed. Physical activity habits and cognitive functions were evaluated by the Global-Physical-Activity-Questionnaires (GPAQ) and by Montreal-Cognitive-Assessment (MoCA) questionnaires, respectively. RESULTS: GPAQ scores were associated with lower BMI (r=-0.096; P=0.005), lower percentage of fat-mass (r=-0.138; P=0.001), better results in the 2-km walk test (r=-0.175; P=0.001) and a higher percentage of fat-free mass (r=0.138; P=0.001). We also evaluated that a higher MoCA Score correlates with age (r=-0.208; P=0.001), 2-km walk test (r=-0.166; P=0.001), waist-hip ratio (r=-0.200; P=0.001), resting heart-rate (r=-0.087; P=0.025) and heart-rate at the end of 2-km walk test (r=0.189; P=0.001). CONCLUSIONS: Older adults with a higher level of daily physical activity showed reduction in fat-mass and BMI, and higher aerobic fitness; these characteristics have a protection effect on cognitive function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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