Otago Exercise Program Plus Cognitive Dual-task can Reduce Fall Risk,Improve Cognition and Functioning in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of falling increases with neuromusculoskeletal and cognitive changes resulting from aging. Physical exercise shows beneficial effects on the risk of falling, but the results are unknown when associated with cognitive activity dual-task (DT). OBJECTIVE: The objective of the study was to evaluate the impacts of the Otago Exercise Program (OEP) plus DT cognitive activity on the risk of falling in older adults. METHODS: 36 older adults (83.5 ± 5.7 years) participated in a quasi-experimental study, distributed in two experimental groups and a control group: 1) OEP (OEPG; n=12), 2) OEP plus DT (OEPDTG; n = 12), and a control group (CG; n=12). Older adults were evaluated at pre- and post- 12 weeks of intervention. The thresholds for the risk of falling were considered as multiparameter scores of the 10 Meter Walking Test (10MWT), evocative 10MWT, Timed Up and Go (TUG), Sit to Stand Test (STS), and The Four-Stage Balance Test (Four-Stage), and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), to test the cognitive impairment. RESULTS: At baseline, all groups were homogeneous. Post-intervention, the experimental groups presented significant functional differences, in comparison to the CG, for 10MWT (OEPDTG: p= 0.002; OEPG: p= 0.002); evocative 10MWT (OEPDTG: p=0.001; OEPG: p=0.001); TUG (OEPDTG: p=0.034); STS (OEPDTG: p<0.001; OEPG: p<0.001) and cognitive for MoCA (OEPDTG: p<0.019). Significant intra-group differences (pre-post) were observed in all intervention groups, but none in CG. The risk of falling (Four-Stage) in experimental groups (OEPDTG: 33.3%; OEPG: 41.7%) was considerably lower than CG (83.3%). CONCLUSION: Otago Exercise Program alone can reduce the risk of falling due to improved functionality, but adding the dual task also improves cognitive capacity in older adults. The clinical significance of these interventions goes beyond statistics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 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 ».