Kinesiotherapy With Exergaming as a Potential Modulator of Epigenetic Marks and Clinical Functional Variables of Older Women: Protocol for a Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Kinesiotherapy is an option to mitigate worsening neuropsychomotor function due to human aging. Moreover, exergames are beneficial for the practice of physical therapy by older patients. Physical exercise interventions are known to alter the epigenome, but little is known about their association with exergames. OBJECTIVE: We aim to evaluate the effects of kinesiotherapy with exergaming on older women's epigenetic marks and cognitive ability, as well as on their clinical functional variables. Our hypothesis states that this kind of therapy can elicit equal or even better outcomes than conventional therapy. METHODS: We will develop a virtual clinic exergame with 8 types of kinesiotherapy exercises. Afterward, we will conduct a 1:1 randomized clinical trial to compare the practice of kinesiotherapy with exergames (intervention group) against conventional kinesiotherapy (control group). A total of 24 older women will be enrolled for 1-hour sessions performed twice a week, for 6 weeks, totaling 12 sessions. We will assess outcomes using epigenetic blood tests, the Montreal Cognitive Assessment test, the Timed Up and Go test, muscle strength grading in a hydraulic dynamometer, and the Game Experience Questionnaire at various stages. RESULTS: The project was funded in October 2019. Game development took place in 2020. Patient recruitment and a clinical trial are planned for 2021. CONCLUSIONS: Research on this topic is likely to significantly expand the understanding of kinesiotherapy and the impact of exergames. To the best of our knowledge, this may be one of the first studies exploring epigenetic outcomes of exergaming interventions. TRIAL REGISTRATION: Brazilian Clinical Trials Registry/Registro Brasileiro de Ensaios Clínicos (ReBEC) RBR-9tdrmw; https://ensaiosclinicos.gov.br/rg/RBR-9tdrmw. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/32729.
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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 | 0,002 | 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 ».