Effects of Exergaming-Based Tai Chi on Cognitive Function and Dual-Task Gait Performance in Older Adults With Mild Cognitive Impairment: A Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Declined cognitive function interferes with dual-task walking ability and may result in falls in older adults with mild cognitive impairment (MCI). The mind-body exercise, Tai Chi (TC), improves cognition and dual-task ability. Exergaming is low-cost, safe, highly scalable, and feasible. Whether the effects of exergaming-based TC is beneficial than traditional TC has not been investigated yet. Objectives: The objective of this study was to investigate effects of exergaming-based TC on cognitive function and dual-task walking among older adults with MCI. Methods: Fifty patients with MCI were randomly assigned to an exergaming-based TC (EXER-TC) group, a traditional TC (TC) group, or a control group. The EXER-TC and TC groups received 36 training sessions (three, 50-min sessions per week) during a 12-week period. The control group received no intervention and were instructed to maintain their usual daily physical activities. The outcome variables measured included those related to cognitive function, dual-task cost (DTC), and gait performance. Results: The EXER-TC and TC groups performed better than the control group on the Chinese version of the Stroop Color and Word Test, the Trail Making Test Parts A and B, the one-back test, gait speed, and DTC of gait speed in cognitive dual-task conditions after training. However, there were no significant differences between the EXER-TC and TC groups. Compared with the control group, only the EXER-TC group experienced beneficial effects for the Montreal Cognitive Assessment. Conclusion: EXER-TC was comparable to traditional TC for enhancement of dual-task gait performance and executive function. These results suggested that the EXER-TC approach has potential therapeutic use in older adults with MCI.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».