Exergames Training Effects on Gait During Single and Dual Tasks in Sexagenarian Women
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study was designed to analyze the effects of an exergames training program on gait parameters while holding a cellphone conversation at self-selected walking speed (SSWS) and fast walking speed (FWS). Materials and Methods: Twenty-one older women (66.3 ± 4.0 years) practiced exergames for 12 weeks and were assessed for spatiotemporal gait parameters at SSWS and FWS under single task and dual task. The strength of the lower limbs was measured by an isokinetic dynamometer (Byodex System 3). The cognitive function was assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The tests were assessed 4 weeks before the start of the exergames training (baseline, T0), immediately before (pretraining, T1), and at the end of 12 weeks of the exergame training (post-training, T2), except for the MoCA test that was assessed at T0 and T2. Results: The spatiotemporal gait parameters at SSWS and FWS showed extensive changes when a cellphone conversation was sustained (e.g., 6.5% and 5.8% reduction in walking speed, respectively). Exergames training was not effective in minimizing these changes or improving muscle strength after 12 weeks (<3.0%). Minor cognitive improvements (0.5 points) were observed in response to training. Conclusion: Holding a cellphone conversation while walking changed several gait parameters, irrespective of the walking speed. The spatiotemporal gait parameters and lower limb muscle strength in sexagenarian women remained unchanged after the exergames training program.
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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 | 0,000 |
| 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 ».