Effect of Ankle Weights as a Frailty Prevention Strategy in the Community-Dwelling Elderly: A Preliminary Report
Notice bibliographique
Résumé
Since the start of the COVID-19 pandemic, many healthy older adults have been less willing to engage in group exercise for fear of contracting this illness. Therefore, there is a need for an effective home-based exercise program to prevent frailty in the elderly. In this study, we assessed the effectiveness of ankle weights as a frailty prevention device for older adults. The study participants were aged 50−90 years and were screened for falls using the Motor Fitness Scale. Participants were divided into two age groups (≤70 and >70 years) for analysis. Older community-dwelling adults were invited to use ankle weights for 3 months. Seventy-four people responded to the invitation. Physical and cognitive status and performance (body composition, grip strength, standing on one leg with eyes open, the 30 s chair stand test (CS-30), Timed Up and Go test, walking speed, body sway, Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment) were assessed before and after 3 months of intervention. CS-30 performance improved during the study. CS-30 reflects lower limb/trunk muscle strength and can be used to indicate the risk of falls. Wearing ankle weights can be recommended for strengthening the muscles of the lower limb and trunk in the elderly.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».