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Enregistrement W4220773694 · doi:10.3389/fnhum.2022.821261

The Differential Effects of Tai Chi vs. Brisk Walking on Cognitive Function Among Individuals Aged 60 and Greater

2022· article· en· W4220773694 sur OpenAlexaboutno aff
Yu Ye, Erfei Zuo, Scott Doig

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueBalance, Gait, and Falls Prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionPhysical therapyMontreal Cognitive AssessmentMedicinePost-hoc analysisRecallPhysical medicine and rehabilitationPsychologyCognitive impairmentInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The aim of this study was to investigate the differential effects of Tai Chi vs. brisk walking on cognitive function among individuals aged 60 and greater. Patients and Methods For participant recruitment, a health talk was arranged at two communities in which two different exercise modalities (Tai Chi and brisk walking) were assigned to participants of each community free of charge. The intervention programs lasted 10 weeks, with three 60-min training sessions per week. General cognitive ability and specific cognitive outcomes were measured using the Chinese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Results A significant interaction on total scores of the MoCA was observed (F = 11.15, p < 0.05). Post hoc analysis indicated significant improvements on general cognitive performance as measured in performance on the MoCA for both exercise groups at the end of 10 weeks. A significant interaction was only observed on the delayed recall sub-domain (F = 12.93, p < 0.001). Results from post hoc analysis indicate that the Tai Chi group had a significantly better memory performance relative to brisk walking group (p < 0.05). Specifically, significant improvement was observed in Tai Chi group (p < 0.05), but not in the brisk walking group. Both exercise groups demonstrated significant improvements from baseline to Week 10, which emerged in visualspatial ability (p < 0.05) and attention performance (p < 0.001). Lastly, animal naming and orientation significantly benefited from brisk walking (p < 0.05) and Tai Chi training (p < 0.05), respectively. Conclusion Tai Chi and brisk walking as the most commonly used, culture-specific mind-body exercise method have been proven to be effective in improving general cognitive performance and specific cognitive domains. Furthermore, differential effects of two different exercise modalities on cognitive domains were observed, which has provided insightful information for customized exercise programs. Finally, aging individuals who are experiencing cognitive decline should either take Tai Chi classes regularly or engage in brisk walking, which could contribute to brain health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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