Web-Based Physical Activity Interventions Are Feasible and Beneficial Solutions to Prevent Physical and Mental Health Declines in Community-Dwelling Older Adults During Isolation Periods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Periods of prolonged lockdown increase the risk of physical inactivity, which can contribute to physical decline among older adults. Online technology could be an innovative solution to promote physical activity (PA) habits in this context. The goal of this study was to examine and compare the acceptability, feasibility, and potential benefits of 2 modalities of web-based PA interventions in older adults during the coronavirus disease 2019 lockdown. METHODS: Eighty-three nonphysically active community-dwelling older adults (aged 60 and older) were randomized to a 12-week web-based PA intervention delivered either in a live group (LG; n = 38) or a recorded group (RG; n = 45). Acceptability, feasibility as well as functional capacities, physical performance, quality of life, and PA level were assessed pre and postintervention. RESULTS: There were fewer dropouts in the LG than RG (LG: 16% vs RG: 46%). However, adherence rate (LG: 89%; RG: 81%), level of satisfaction (LG: 77% vs RG: 64%), and enjoyment (LG: 68% vs RG: 62%) were similar across groups, even if the participants found the intervention slightly difficult (LG: 58% vs RG: 63%). Both groups significantly improved on functional capacities, physical performance, and quality of life. Only the LG showed significant improvements in perceived health and PA level. The LG showed greater improvements in physical performance and quality of life than the RG. CONCLUSION: Web-based PA interventions are feasible, acceptable, and beneficial for improving functional capacities and physical performance during periods of lockdown. However, the interactive web and live modalities appear to be more effective for promoting some of these outcomes than recorded and individual modalities.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».