Managing Fall Prevention through Exercise in Older Adults Afflicted by Cognitive and Strength Impairment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A growing trend in medicine is older adults and increased need for geriatric services. Falls contribute heavily to hospitalizations and worsening of overall health in this frail demographic. There are numerous biological and physical culprits which, if targeted, can prevent falls. The objective was to review benefits of different types of exercises for fall prevention for older persons who are community-dwelling or living in long-term care facilities. METHODS: A systematic review was conducted to determine the different types of exercises for fall prevention. Data extraction via a standardized protocol was performed to assess study design, outcomes, limitations, and author's conclusions. Corroborative themes were identified and the authors responsible for the contributing research were cited as they came up. Nineteen randomized controlled trials were identified, between 1990 and 2018, using MEDLINE, PubMed, Cochrane, CINAHL, and Web of Science databases. Studies involving adults greater than age 60 in high-risk community or nursing home populations in the English language with a duration longer than or equal to 6 weeks with focuses on either low-risk balance, strength, or combination of both and whole-body vibration. RESULTS: Balance exercise training increased balance at 6 and 12-month intervals involving balance, strength, and cognitive training. DISCUSSION: Insignificant results were seen in whole-body vibration and differing results existed for Tai Chi. It is important to recognize that although exercises help reduce the risk of falling and play a significant role in improving mobility safely, there will always be a risk of falls.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».