A Comparison of the Effect of Physical Activity and Cognitive Training on Dual-Task Performance in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Studies suggest that cognitive training and physical activity can improve age-related deficits in dual-task performances. However, both of these interventions have never been compared in the same study. This article investigates the improvement in dual-task performance in 2 types of exercise training groups and a cognitive training group and explores if there are specific dual-task components that are more sensitive or more likely to improve following each type of training. METHODS: Seventy-eight healthy inactive participants older than the age of 60 (M = 69.98, SD = 5.56) were randomized to one of three 12-week training programs: aerobic training (AET) = 26, gross motor abilities (GMA) = 27, and cognition (COG) = 25. Before and after the training program, the participants underwent physical fitness tests, and cognitive evaluations involving a computerized cognitive dual task. The AET consisted of high- and low-intensity aerobic training, the GMA of full-body exercises focusing on agility, balance, coordination, and stretching, and the COG of tablet-based exercises focusing on executive functions. RESULTS: Repeated-measures analysis of variance on reaction time data revealed a group × time interaction (F(2,75) = 11.91, p < .01) with COG having the greatest improvement, followed by a significant improvement in the GMA group. Secondary analysis revealed the COG to also improve the intraindividual variability in reaction time (F(1,24) = 8.62, p < .01), while the GMA improved the dual-task cost (F(1,26) = 12.74, p < .01). DISCUSSION: The results show that physical and cognitive training can help enhance dual-task performance by improving different aspects of the task, suggesting that different mechanisms are in play.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».