A Systematic Review and Meta-Analysis of Exercise Interventions and Use of Exercise Principles to Reduce Fear of Falling in Community-Dwelling Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fear of falling (FOF) contributes to activity restriction and institutionalization among older adults, and exercise interventions are linked to reduction in FOF. Adhering to exercise principles and adapting optimal exercise parameters are fundamental to optimizing the effectiveness of exercise interventions. The purpose of this review was to describe FOF exercise interventions in community-dwelling older adults, evaluate the extent to which these interventions followed the exercise principles and reported exercise parameters, and quantify the effect of these interventions on reducing FOF. METHODS: Randomized controlled trials (RCTs) of FOF exercise interventions in older adults (≥65 years) were identified from 4 databases. The methodological quality of RCTs was assessed using the Physiotherapy Evidence Database scale. A random-effect model was used in the meta-analysis. RESULTS: Seventy-five RCTs were included in this review. With regard to reporting exercise principles, specificity was reported in 92% of trials, progression in 72%, reversibility in 32%, overload in 31%, diminished return in 21%, and initial value in 8%. For exercise parameters, 97% of RCTs reported exercise type; 89%, frequency; and 85%, time. Only 25% reported the intensity. The pooled effect of exercise interventions on FOF among all included studies was a standard mean difference of -0.34 (95% CI = -0.44 to -0.23). CONCLUSION: This study showed a significant small to moderate effect size of exercise interventions in reducing FOF among community-dwelling older adults. Most exercise principles and intensity of exercises were not adequately reported in included trials. IMPACT: These inadequate reports could undermine efforts to examine the optimal dosage for exercise prescription. More attention must be given to designing and reporting components of therapeutic exercise programs to facilitate evidence-based practice.
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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) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».