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Enregistrement W4295514731 · doi:10.12678/1089-313x.121522f

Dance, Music, and Social Conversation Program Participation Positively Affects Physical and Mental Health in Community-Dwelling Older Adults: A Randomized Controlled Trial

2022· article· en· W4295514731 sur OpenAlexaboutno aff
Jatin P. Ambegaonkar, Holly C. Matto, Emily S. Ihara, Catherine J. Tompkins, Shane V. Caswell, Nelson Cortés, Rick D. Davis, Sarah M. Coogan, Victoria N. Fauntroy, Elizabeth Glass, Judy Lee, Gwen Baraniecki‐Zwil, Niyati Dhokai

Notice bibliographique

RevueJournal of Dance Medicine & Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArt Therapy and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Endowment for the Arts
Mots-clésDanceAttendanceMental healthPsychological interventionPsychologyRandomized controlled trialPopulationGerontologyConversationBallroomMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: As the world population ages, practitioners use community-engaged interventions to help older adults stay healthy. Engaging in arts programs (e.g., dance or music) reportedly improves physical and mental health, but little research exists examining these effects in community-dwelling older adults. Our purposes were to examine how taking part in 10-week, twice per week community arts programs (dance and music) and control (social conversation) affected physical and mental health in community-dwelling older adults and their perceptions after program participation.<br/> Methods: In this randomized controlled trial, 64 older adults over 65 years of age (71.3 ± 4.6 years, 166.9 ± 8.3 cm, 78.1 ± 18.1 kg) took part in community-engaged arts programs: ballroom dance (n = 23), music (ukulele-playing, n = 17), or control (social conversation n = 24), two times per week for 10 weeks. Participants' physical health using the Short Physical Performance Battery (SPPB; score 0 = worst to 12 = best) and mental health using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA; score = 0 to 30, where less than 26 = normal) were tested three times: 1. before (pre), 2. at the end of 10 weeks (post-1), and 3. 1 month after intervention (post-2). Separate 3 (group) x 3 (time) ANOVAs and adjusted Bonferroni pairwise comparisons as appropriate examined changes across groups and time. Focus group interviews and surveys were audio recorded, transcribed, and analyzed using inductive thematic analyses to examine participants' perceptions.<br/> Results: Across all groups, participants had an 87.8% attendance and an 87.5% retention rate. Participants' SPPB performance improved over time (pre = 10.5 ± 1.4, post-1 = 10.7 ± 1.3, post-2 = 11.3 ± 1.0; p < 0.001), but similarly across groups (p = 0.40). Post-hoc analyses revealed that performance improved from pre to post-1 (p = 0.002) and pre to post-2 (p < 0.001). Participants' cognition improved over time (pre = 26.3 ± 2.8, post-1 = 27.3 ± 2.6, post-2 = 27.5 ± 2.5, p < 0.001), and similarly across groups (p = 0.60). Post-hoc analyses revealed that cognition improved from pre- to post-1 (p = 0.002), and pre- to post-2 (p = 0.001). Participants consistently mentioned increased social engagement as the major reason for participation.<br/> Conclusions: Overall, taking part in community-engaged arts (dance and music) and social conversation programs positively influenced physical and mental health in older adults. Still, as all groups improved equally, the results may partly be due to participants having normal physical and mental function pre-participation and due to them learning the test over time. These study findings imply that providing fun and free community-engaged programs that empower participants to be more engaged can positively influence physical and mental health and promote successful aging in older adults.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,560
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,308 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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